Altimetria por satélite radar na medição do nível d'água de rios de pequeno e médio porte: um estudo de caso no Rio São Francisco

Apesar da altimetria radar ser utilizada principalmente no estudo da topografia dos oceanos e no monitoramento das calotas polares, a grande quantidade de dados disponíveis favorece seu uso nas pesquisas hidrológicas continentais. A altimetria por satélite radar pode contribuir na minimização dos problemas enfrentados no monitoramento dos recursos hídricos, com a geração de dados semelhantes aos da rede hidrológica convencional complementando a rede uviométrica existente, porém são necessárias técnicas de processamento dos dados para a obtenção de resultados precisos. Por isso, o desenvolvimento de métodos que minimizem esses erros é de suma importância. Neste trabalho foi utilizado um retracker para a obtenção do nível d'água com o uso dos dados dos satélites Envisat, Saral e Sentinel-3A, além disso foi utilizado um algoritmo de minimização de erros para os dados dos três sensores radar. Foi desenvolvido um método de extração e correção dos dados que pudesse ser aplicado de forma sistemática ao longo do Rio São Francisco (RSF). Os dados foram gerados nos pontos de cruzamento entre os tracks dos satélites e o rio, que deram origem as estações virtuais de monitoramento (EV). Os dados gerados por altimetria radar foram comparados com os dados in situ, a partir dos quais foi calculado o Erro Médio Quadrático (EMQ) e aplicada a Regressão Linear (RL). Na segunda etapa do trabalho foi feita a análise das formas de onda (FO), o que permitiu melhor entender a evolução espaço-temporal do sinal radar. Após a aplicação do algoritmo de suavização de erros os resultados foram melhores que aqueles obtidos na aplicação do retracker mais comumente utilizado em 77% das EVs do Saral e 61% das do SENTINEL-3A. Com o Envisat o algoritmo ICE-1 foi mais eficiente que o RANSAC, devido à alta consistência dos dados deste satélite. Foi possível verificar que a precisão das medidas ao longo do RSF a partir do método desenvolvido é condizente com o esperado para estes três sensores e resultou em dados consistentes para a medição do nível d'água, principalmente com o uso do Envisat. Além disso, a análise da evolução espaço-temporal da FO permitiu confirmar a qualidade dos dados para o Envisat, Saral e Sentinel-3A, sendo o primeiro aquele que apresentou os melhores padrões de FO.Although radar altimetry is used primarily to study ocean topography and monitoring of the ice caps, the amount of data available favours its use in continental hydrology studies. Satellite altimetry radar can contribute to minimize problems faced in monitoring water resources, being able to generate data similar to those of conventional hydrologic monitoring networks complementing the already existing uviometric network; however data processing techniques are necessary to get precise results. Due to this, the development of methods that minimize errors is of utmost importance. In this study a retracker was used to attain water levels from data of the Envisat, Sarala ns Sentinel-3A, besides that an error minimizing algorithm was also used in the three satellites' data. A systematic method of data extraction and correction was developed to be used along the S~ao Francisco River (RSF). The data were generated at the crossing points between the satellite tracks and the river, that originated the virtual monitoring stations (EV). The derived altimetry data were compared to the in situ data, from which the Mean Square Error (EMQ) was calculated and a linear regression (RL) applied. In the second part of this studyan analysis of the waveforms (FO) was made allowing to better understand the space-time evolution of the radar signal. After applying the error minimizing algorithm in 77% of Saral's EVs and 61% of Sentinel-3A's the results were better than the ones from applying the most commonly used retracker. With Envisat this last approach was more a_ective than the one with the use of RANSAC due to the high consistency of this satellite's data. It was possible to verify that the precision of the measurements along the RSF generated from the developed method is be_tting with the expected for this three sensors and resulted in data consistent for water level measurements, especially with the use of Envisat. In addition, the space-time evolution analysis of the FO allowed to con_rm the quality of the data for Envisat, Saral and Sentinel-3A, the _rst one being the one with the Best FO patterns