Projeto e validação de sensor GPS-GNSS refletométrico de código aberto e de baixo custo para monitoramento da altura da superfície da água

Abstract

Monitorar o nível do mar é fundamental devido à presença de mudanças climáticas que acentuam a ocorrência de eventos extremos. Estes, por sua vez, causam situações atípicas que podem ser ocasionalmente observadas, afetando a população que vive próximo à costa e provocando prejuízos econômicos e sociais. O monitoramento de nível do mar tornou-se uma atividade primordial que recebe atenção de órgãos das esferas federal, estadual e municipal. Reporta-se aqui o desenvolvimento de um sensor terrestre para altimetria a curta distância, baseado na técnica de Refletometria com Sistemas Globais de Navegação por Satélite (GNSS-R), como o Sistema de Posicionamento Global (GPS) americano e outros semelhantes. Trata-se de uma forma de sensoriamento remoto que explora reflexões fortuitas das ondas de rádio transmitidas por satélites GPS/GNSS que atingem a superfície do mar e são recebidas pela antena receptora. Almeja-se com isso, fornecer mais dados como subsídio para densificar a rede nacional de monitoramento maregráfica. Demonstrações realizadas mundialmente utilizaram equipamentos geodésicos, de alto custo, para medir o nível do mar. Desenvolveu-se um sensor GNSS-Rde código aberto e de baixo custo. Na fabricação do protótipo incluímos dispositivos capazes de gravar os dados em cartão de memória, alimentar energeticamente através de painéis solares e suportar mecanicamente a antena. Reportamos aqui testes para validação do sensor, junto ao Rio Guaíba, em Porto Alegre, estado do RS. O sensor foi testado preliminarmente em janeiro de 2018 e instalado permanentemente desde outubro de 2018, operando de forma ininterrupta durante o período analisado (até março de 2019), resistindo às condições climáticas sem apresentar panes. A estação refletométrica experimental está localizada no Cais Mauá, a uma distância de aproximadamente dez metros de um linígrafo por radar (marca Campbell Scientific e modelo CS475A), operado pela Secretaria Estadual do Meio Ambiente (SEMA). O processamento dos dados coletados foi realizado no software Matlab, onde algoritmos de inversão foram utilizados para calcular automaticamente a altura da superfície da água. Após a aquisição da série temporal, realizaram-se análises estatísticas através da comparação entre as séries temporais do linígrafo por radar e do dispositivo experimental GNSS-R. As filtragens que foram aplicadas para suavizar as séries incluíram uma mediana móvel diária e um descarte de resíduos anômalos (com valores absolutos maiores do que três vezes o desvio padrão). Cabe ressaltar que a série temporal do linígrafo apresentou falhas no período, gerando lacunas temporais e degraus devido à sua recalibração. Quando se trabalhou com uma parte reduzida da série (sem falhas), período de aproximadamente 147 dias, a correlação encontrada foi de 0,989 e o erro médio quadrático de 2,9 cm. O sensor GNSS-R apresenta uma alternativa para o monitoramento do nível da água visto que facilita a aquisição de dados ao longo da costa, e é capaz de diminuir lacunas observacionais. As estatísticas são promissoras e apontam uma nova perspectiva para a medição da altura da água com baixo custo. A precisão precisa ser aprimorada quando comparada ao medidor de radar, porém sua estabilidade temporal é melhor. Por fim, informa-se que o sensor é disponibilizado abertamente para que pesquisadores possam reproduzi-lo, diminuindo as barreiras para a refletometria GNSS.

Monitoring sea level is essential due to the presence of climate changes that accentuate the occurrence of extreme events. These, in turn, cause atypical situations that can occasionally be observed, affecting the population that lives close to the coast and causing economic and social losses. Sea level monitoring has become a major activity that receives attention from federal, state, and municipal bodies. Here we report the development of a terrestrial sensor for shortrange altimetry, based on the Reflectometry technique with Global Satellite Navigation Systems (GNSS-R), such as the american Global Positioning System (GPS) and others similar. It is a form of remote sensing that explores random reflections of radio waves transmitted by GPS / GNSS satellites that reach the sea surface and are received by the receiving antenna. The aim is to provide more data as a subsidy to densify the national tide monitoring network. Demonstrations carried out worldwide used high-cost geodesic equipment to measure sea level. A low cost, open-source GNSS-R sensor was developed. In the manufacture of the prototype, we included devices capable of recording data on a memory card, energizing through solar panels, and mechanically supporting the antenna. We report here tests for sensor validation, along the Guaíba river, in Porto Alegre, state of RS. The sensor was preliminarily tested in January 2018 and permanently installed since October 2018, operating uninterruptedly during the analyzed period (until March 2019), withstanding weather conditions without breaking down. The experimental reflectometric station is located at Cais Mauá, at approximately ten meters from a radar gauge (Campbell Scientific brand and model CS475A), operated by the State Secretariat for the Environment (SEMA). The processing of the collected data was performed in the Matlab software, where inversion algorithms were used to automatically calculate the height of the water surface. After the acquisition of the time series, statistical analyzes were performed by comparing the time series of the radar gauge and the GNSS-R experimental device. The filtrations that were applied to smooth the series included a daily moving median and anomalous waste disposal (with absolute values greater than three times the standard deviation). It is noteworthy that the time series of the radar gauge showed flaws in the period, generating time gaps and steps due to its recalibration. When working with a reduced part of the series (without fail), a period of approximately 147 days, the correlation found was 0.989 and the mean square error was 2.9 cm. The GNSS-R sensor presents an alternative for monitoring the water level as it facilitates the acquisition of data along the coast and can reduce observational gaps. Statistics are promising and point to a new perspective for low-cost water height measurement. Accuracy needs to be improved when compared to the radar meter, but its temporal stability is better. Finally, it is reported that the sensor is openly available for researchers to reproduce it, reducing the barriers to GNSS reflectometry.