Resíduos plásticos cruzam mares, afundam sob as ondas, mudam de cor, se fragmentam em pedaços minúsculos e acabam se misturando a algas. Parte desse material permanece boiando na superfície; outra parte deriva em camadas profundas da água.
Acompanhar um material tão variável parece tarefa quase impossível. Ainda assim, pesquisas recentes indicam que medições cuidadosas de luz, quando combinadas a sensores espaciais, podem tornar a detecção de plástico mais precisa.
Um trabalho recente, apoiado por um grande banco de dados aberto chamado coleção Biblioteca de Referência Hiperespectral de Detritos Marinhos (MArine Debris hyperspectral reference Library collection), ou MADLib, acrescenta uma base científica importante para identificar plásticos no ambiente marinho.
“Minha maior esperança é que as pessoas vejam o sensoriamento remoto como uma ferramenta importante e útil para o monitoramento de detritos marinhos”, disse a autora principal do estudo, Ashley Ohall, da Universidade da Geórgia (UGA).
“Só porque ainda não foi feito não significa que não possa ser feito.”
O que é a MADLib?
Detritos marinhos englobam qualquer material sólido produzido pelo ser humano e deixado em ambientes aquáticos. Em levantamentos, o plástico costuma dominar porque a produção de bens plásticos cresceu rapidamente, sem que sistemas adequados de gestão de resíduos acompanhassem esse ritmo.
Essa poluição afeta ecossistemas, pesca, turismo e a saúde humana. Como alternativa para observar grandes áreas, o sensoriamento remoto permite monitorar detritos em escala ampla.
O desafio é que as peças plásticas variam em cor, tamanho, tipo de polímero, formato, grau de envelhecimento e também conforme as condições da água. Essas variações alteram a forma como a luz é refletida, e, sem métodos padronizados, fica difícil construir sistemas de detecção confiáveis.
A MADLib resolve parte desse entrave. O acervo reúne 24,889 espectros de refletância obtidos a partir de 3,032 amostras de detritos, distribuídas em 13 conjuntos de dados distintos.
Antes de entrar na biblioteca, cada medição foi cuidadosamente limpa, padronizada e submetida a checagens de qualidade.
“Detectar detritos marinhos é o tipo de desafio incrível que a NASA pode ajudar a resolver”, afirmou a coautora do estudo, Kelsey Bisson.
A luz revela o tipo de plástico
Refletância é a medida de quanta luz retorna após incidir em um objeto. Entre comprimentos de onda que vão do visível ao infravermelho de ondas curtas, cada material forma um padrão característico.
Para reduzir interferências do ambiente, as medições foram feitas com espectrorradiômetros portáteis em condições controladas.
No banco de dados aparecem 19 tipos diferentes de polímeros, com polipropileno, poliestireno e polietileno de alta densidade entre os mais frequentes.
Em alguns plásticos, há feições de absorção bem marcantes no infravermelho de ondas curtas; em outros, os padrões espectrais são mais discretos.
A cor afeta principalmente a refletância no intervalo visível, entre 400 e 700 nanômetros, e objetos azuis atingem um pico próximo de 470 nanômetros.
Itens brancos, por sua vez, refletem fortemente em toda a faixa do visível. Já as feições ligadas ao polímero tendem a permanecer semelhantes no infravermelho, mesmo quando a cor muda.
“Os seres humanos têm uma conexão visceral com o oceano e com a saúde dele”, disse Bisson.
O plástico muda com o tempo
A MADLib organiza os detritos em categorias de tamanho micro e macro. Para um mesmo polímero, as principais feições de absorção no infravermelho se mantêm consistentes entre tamanhos.
O que se altera é a intensidade geral da refletância: o tamanho influencia mais a magnitude do sinal do que a posição das feições espectrais.
O envelhecimento também pesa. As amostras foram agrupadas como intactas, envelhecidas em laboratório ou envelhecidas naturalmente. Quando expostas à radiação ultravioleta em laboratório, algumas passam a apresentar maior refletância em certas regiões do infravermelho.
A incrustação biológica - o acúmulo de algas e microrganismos sobre o plástico - reduz a refletância no visível e adiciona uma feição de absorção de clorofila por volta de 670 nanômetros.
Mesmo com esse crescimento na superfície, as assinaturas centrais do polímero permanecem estáveis no infravermelho.
Rastreando plástico oceânico dentro d’água
Na água, a leitura muda completamente. Por isso, o banco separa as amostras em estados seco, molhado, flutuante e submerso.
À medida que a interferência da água aumenta, a refletância diminui. Objetos submersos perdem grande parte do sinal no infravermelho, já que a água absorve fortemente nessa região.
O plástico submerso apresenta picos específicos perto de 810 e 1070 nanômetros, e o sinal enfraquece conforme a profundidade cresce.
Esses resultados indicam que pode ser necessário usar algoritmos diferentes para detritos flutuantes versus submersos. Para detritos secos ou flutuantes, o infravermelho de ondas curtas oferece informações robustas e específicas do polímero.
O papel dos metadados
Uma detecção confiável não depende apenas de padrões de refletância. Ela também exige informações detalhadas de contexto sobre cada amostra.
A MADLib inclui metadados como tipo de polímero, tipo de objeto, estado do objeto, categoria de cor, tamanho, condição de envelhecimento, estado aquoso e configuração de medição.
Os pesquisadores recomendam que estudos futuros registrem ainda mais detalhes. Dados sobre aditivos usados na fabricação do plástico, grau de envelhecimento e condições exatas de medição podem melhorar o desempenho dos algoritmos.
Metadados claros facilitam a comparação de resultados entre estudos e fortalecem sistemas de detecção.
Detecção de plástico a partir do espaço
O estudo também aponta lacunas na cobertura do acervo. Alguns polímeros e cores ainda aparecem pouco. E, embora detritos flutuantes sejam mais fáceis de detectar por satélites, eles surgem com menor frequência no banco de dados.
Os autores defendem ampliar as medições de plásticos flutuantes e incluir uma variedade maior de tipos de detritos para construir algoritmos mais robustos. Bibliotecas espectrais padronizadas dão suporte a ferramentas de aprendizado de máquina, missões de satélite e modelos do oceano.
A poluição por plástico se espalha pelos oceanos em escala planetária. Sensores espaciais como o EMIT, junto de bibliotecas espectrais detalhadas como a MADLib, aproximam a ciência do objetivo de rastrear detritos desde a origem até a linha de costa.
Com dados melhores, ações de limpeza podem ser mais inteligentes, políticas públicas ganham força e os mares ficam mais saudáveis para as próximas gerações.
O estudo foi publicado na revista Dados de Ciência do Sistema Terrestre (link).
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