A ficocianina é um pigmento fotossintético acessório característico das cianobactérias, organismos amplamente presentes em ambientes aquáticos continentais e costeiros. Por ser específica desses microrganismos, a ficocianina é amplamente utilizada como indicador da presença e da biomassa de cianobactérias em ambientes aquáticos. Além disso, determinadas espécies de cianobactérias podem produzir toxinas nocivas à saúde humana e aos ecossistemas, o que torna o monitoramento da ficocianina especialmente importante para a avaliação e o acompanhamento da qualidade da água.
Devido à sua acentuada absorção na região do vermelho do espectro eletromagnético (~620 nm), a ficocianina pode ser detectada e quantificada por técnicas de sensoriamento remoto, o que possibilita o monitoramento espacial e temporal da dinâmica de florações de cianobactérias em lagos, reservatórios, rios e estuários.
O uso de sensores orbitais para a estimativa de ficocianina tem se consolidado como uma importante ferramenta para monitoramento da qualidade da água, especialmente em regiões extensas ou de difícil acesso. A partir de dados espectrais adquiridos por satélites, é possível gerar mapas de concentração de ficocianina com alta frequência temporal, auxiliando no acompanhamento de eventos de eutrofização, de proliferação de florações potencialmente tóxicas e de alterações ambientais associadas à variabilidade climática e ao uso do solo.
Nos últimos anos, avanços em modelos bio-ópticos, algoritmos semi-analíticos e técnicas de Machine Learning têm ampliado significativamente a capacidade de detecção e quantificação da ficocianina por sensoriamento remoto. Sensores como o Sentinel-3/OLCI apresentam bandas espectrais estrategicamente posicionadas para o monitoramento de pigmentos associados às cianobactérias, o que possibilita o desenvolvimento de produtos operacionais aplicados ao monitoramento ambiental e à gestão de recursos hídricos, como o mapa mostrado na Figura 1 abaixo. Atualmente, estão disponíveis os dados de Ficocianina para a região dos Reservatórios de Cascata do Tietê (SP) e futuramente outros locais poderão ser incluídos.
Produtos de Imagens
Produto de Ficocianina para a região dos Reservatórios de Cascata do Tietê (SP)
Este produto disponibiliza imagens de concentração de ficocianina (μg L-1), estimadas a partir de um algoritmo de Machine Learning aplicado a dados do sensor Sentinel-3/OLCI. Detalhes sobre o desenvolvimento e a calibração do algoritmo podem ser encontrados em Lima et al. (2025).
O produto de concentração de ficocianina foi obtido por meio de um algoritmo híbrido que combina Machine Learning e modelos bio-ópticos aplicados a imagens do Sentinel-3/OLCI. Os dados de entrada para o algoritmo são as Reflectâncias de Sensoriamento Remoto (Rrs) corrigidas com o corretor atmosférico ACOLITE. O algoritmo usa um conjunto de dados in situ para treinar e validar o modelo híbrido: um classificador Random Forest separa águas com baixa e alta concentração de ficocianina, e para cada classe ajusta-se um algoritmo de estimativa específico. O modelo híbrido é aplicado às imagens corrigidas, gerando estimativas de concentração de ficocianina por pixel. A eficácia do método foi avaliada por meio da comparação entre estimativas por satélite e medições de campo, demonstrando desempenho superior em relação a algoritmos individuais calibrados para todo o intervalo de concentrações. A Figura abaixo mostra alguns mapas de Ficocianina aplicados à região do Reservatório de Promissão (SP). Os dados disponíveis iniciam-se em 01/08/2023 e estão sendo atualizados diariamente.
Links úteis:
Citação
Lima, T. M., Barbosa, C. C., Nordi, C. S., Begliomini, F. N., Martins, V. S., Watanabe, F. S., … & Paulino, R. S. (2025). A novel hybrid cyanobacteria mapping approach for inland reservoirs using Sentinel-3 imagery. Harmful Algae, Volume 144, 2025, páginas 102836. DOI: 10.1016/j.hal.2025.102836.