O florescimento de cianobactérias em águas continentais é um problema mundial que deve ser monitorado pelo potencial risco que representa à saúde humana. O objetivo deste estudo foi mapear a ocorrência de cianobactérias por meio da integração de medidas de fluorescência in vivo do pigmento ficocianina e da análise geoestatística. Os dados fluorimétricos foram coletados em 59 pontos de amostragem georreferenciados no reservatório de Nova Avanhandava, São Paulo, em dezembro de 2011. Analisaram-se, para caracterização do ambiente aquático, parâmetros limnológicos da água além da identificação dos grupos fitoplanctônicos constatando-se a presença de gêneros tóxicos de cianobactérias. Os valores de concentração de ficocianina variaram entre 1 a 10 μg L-1, sinalizando o potencial do método em detectar cianobactérias, mesmo em estágio inicial de florescimento. A análise geoestatística permitiu detectar a anisotropia dos dados de concentração de ficocianina, de modo que o modelo esférico se ajustou melhor para realizar a krigagem ordinária. A validação do modelo resultou em um erro médio quadrático de 0,98, além de permitir modelar a incerteza associada à inferência.

Bloom of cyanobacteria in continental waters is a worldwide problem that should be monitored by the potential risk posed to human health. This study aimed to map the occurrence of cyanobacteria through integration of fluorimetric in vivo phycocyanin pigment method and geostatistical analysis. Fluorimetric data were collected from 59 georeferenced sampling points in New Avanhandava reservoir, São Paulo, in December 2011. In order to characterize aquatic environment, limnological parameters were analysed. Besides, phytoplankton groups identification were performed, noting the presence of toxic cyanobacterial genera. Values of phycocyanin concentration ranged between 1 to 10 mg L-1, indicating the potential of the method for cyanobacteria detection, even in early stages of bloom. Geostatistical analysis allowed detecting phycocyanin concentration anisotropy, which adjusted better in spherical model to perform ordinary kriging. Model validation resulted in Root Mean Square equal to 0.98, besides allows modeling the inference uncertainty.

Florações de fitoplanctôn podem constituir em riscos à saúde humana e biota aquática, sendo necessários o monitoramento da comunidade fitoplanctônica e a adoção de mecanismos visando à prevenção de sua ocorrência. Neste contexto métodos tradicionais de monitoramento podem ser mais efetivos se complementados por abordagens que utilizam as propriedades ópticas dos pigmentos fitoplanctônicos por meio do Sensoriamento Remoto. Com o objetivo de avaliar o potencial de dados espectrais multifonte na detecção remota do fitoplâncton, foi selecionada uma área de estudo no reservatório de Nova Avanhandava, SP, caracterizada por intensa atividade agrícola no seu entorno. Para esta análise foram adquiridos dados hiperespectrais em campo e imagens multiespectrais Modis e RapidEye, os quais foram relacionados a variáveis limnológicas indicadoras do comportamento fitoplanctônico; clorofila a e ficocianina. Os resultados mostram que imagens multiespectrais permitem uma avaliação da biomassa fitoplanctônica pela clorofila a; contudo, para ficocianina, pigmento fitoplanctônico diagnóstico da presença de cianobactérias, dados mais refinados são necessários, tais como os hiperespectrais.

Blooms of phytoplankton can be a risk to human health and aquatic biota, so the adoption of monitoring methods of phytoplankton and mechanisms for preventing its occurrence are needed. Thus, traditional monitoring methods could be more effective if complemented by approaches using the optical properties of phytoplankton pigments by means of Remote Sensing. In order to evaluate the potential of multi-scale remote sensing for detection of the phytoplankton activity, a study area was selected in Nova Avanhandava reservoir, located in the Tietê River, SP. For this analysis, hyperspectral field data and multispectral images of low and medium spatial resolution (Modis and RapidEye) were acquired and were related to indicator limnological variables of phytoplankton behavior; chlorophyll a and phycocyanin.The results show that a specific spectral band of RapidEye system (690-730 nm) allowed detect chlorophyll a and to evaluate the phytoplankton biomass, however hyperspectral data are needed to detect the phycocyanin pigment, indicative of cyanobacteria.