Variabilidade das propriedades óticas aparentes de águas continentais por meio de sensores hiperespectrais para o monitoramento da qualidade das águas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rêgo, Ilanna de Souza
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/25238
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2017.
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spelling Rêgo, Ilanna de SouzaMichel-Martinez, JeanRoig, Henrique Llacer2017-11-21T18:41:51Z2017-11-21T18:41:51Z2017-11-212017-05-29RÊGO, Ilanna de Souza. Variabilidade das propriedades óticas aparentes de águas continentais por meio de sensores hiperespectrais para o monitoramento da qualidade das águas. 2017. 104 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://repositorio.unb.br/handle/10482/25238Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2017.O monitoramento da qualidade da água é importante para avaliar e compreender as consequências das atividades humanas nos ecossistemas aquáticos. Nesse contexto, o sensoriamento remoto está sendo uma fonte de dados para o monitoramento de parâmetros de qualidade da água em rios e lagos. O objetivo deste trabalho é compreender a variabilidade das propriedades ópticas da água em diferentes corpos d’água e avaliar a possibilidade da existência de um modelo de inversão universal para estimar a concentração de sedimentos em suspensão (CSS) a partir de dados de reflectância de sensoriamento remoto (Rrs) em bacias hidrográficas em contextos hidroclimáticos contrastados, cinco da América do Sul (incluindo os rios Amazonas, Maroni Madeira, Solimões, Purus, Paranoá, Paranapanema, São Francisco e Açudes do Nordeste) e uma da África ( Lago Bagré). Para tal, foi realizado o adensamento de dados de campo e laboratório em uma base de dados (radiométricos e de sólido em suspensão), seguida da padronização, organização e armazenamento dos dados e, posteriormente, análises de regressão para diversos comprimentos de onda. Foram analisados um total de 723 pontos, sendo que 476 apresentaram CSS de 0 a 100mg/L e 247 pontos de 100 a 500mg/L. Para estes pontos foram testados os modelos linear e de potência para oito comprimentos de onda (500nm, 650nm, 740nm, 783nm, 800nm, 865nm, 900nm, 940nm) e quatro razões de bandas (865/650nm, 800/650nm, 940/650nm, 940/865nm), escolhidos com base no comportamento espectral da água e na faixa central de bandas dos sensores SENTINEL-2, MODIS E LANDSAT-8, a fim de avaliar qual é o melhor comprimento de onda e modelo para obter CSS a partir de dados de reflectância de sensoriamento remoto. Com base nos testes de normalidade, observou-se que o modelo linear é o mais indicado para avaliar CSS e reflectância para CSS<100mg/L, enquanto que o modelo de potência é mais indicado para CSS>100mg/L. A partir disso, os modelos foram aplicados por meio do software R gerando gráficos de dispersão, coeficientes dos modelos (lineares e angulares) e valores da Raiz do Erro Médio Quadrático (RMSE% - considerado aceitável quando inferior a 30%). Com base nos valores de RMSE% e nos coeficientes lineares e angulares gerados pelos modelos, observou-se que para CSS<100mg/L a utilização de modelos lineares específicos para cada corpo d’água utilizando bandas no infravermelho (em geral, 865nm) são mais adequados, ao passo que para CSS>100mg/L um modelo de potência global para a razão de bandas entre infravermelho/vermelho (em geral, 865/650nm), pode ser aplicado em qualquer um dos corpos d’água com CSS>100mg/L de maneira eficiente. Após a seleção dos melhores comprimentos de onda, com base nos valores de RMSE%, foi possível avaliar a potencialidade dos sensores SENTINEL-2, MODIS E LANDSAT-8. Verificou-se que para CSS<100mg/L o uso dos três sensores é adequado para a recuperação de CSS. Entretanto, para CSS>100mg/L o SENTINEL-2 e o LANDSAT-8, demonstram maior potencial que o MODIS. Devido às suas altas resoluções (espectral, radiométrica, temporal e espacial), o SENTINEL-2 apresenta maior potencial para a obtenção de CSS frente ao MODIS e LANDSAT-8, em ambos os casos.Monitoring water quality is important in assessing and understanding the consequences of human activities on aquatic ecosystems. In this context, remote sensing is increasingly being used for the monitoring of water quality parameters in rivers and lakes. The main goal of this work is to understand the variability of the optical properties of water in different water bodies and to evaluate the possibility of the existence of a universal inversion model to estimate suspended sediment concentration (CSS) from remote sensing reflectance data (Rrs) in watersheds in contrasting hydroclimatic contexts, five from South America (including the Amazonas, Maroni Madeira, Solimões, Purus, Paranoá, Paranapanema and São Francisco rivers, and Northeastern reservoirs) and one from Africa (Bagré Lake). For this purpose, the data were densified in field and laboratory, in a database (radiometric and solid in suspension), standardized, organized, stored, and later, analyzed using linear regression for different wavelengths. A total of 723 points were analyzed, 476 had CSS from 0 to 100mg / L and 247 points from 100 to 500mg / L. For these points the linear and power models for eight wavelengths (500nm, 650nm, 740nm, 783nm, 800nm, 865nm, 900nm, 940nm, 940nm) were tested and four band ratios (865 / 650nm, 800 / 650nm, 940 / 650nm , 940 / 865nm), chosen based on the spectral behavior of the water and the central bands of the SENTINEL-2, MODIS and LANDSAT-8 sensors, in order to evaluate the best wavelength and model to obtain CSS from remote sensing reflectance data. Based on the normality tests, it was observed that the linear model is the most suitable for assessing CSS and reflectance for CSS <100mg / L, while the power model is more suitable for CSS> 100mg / L. Based on this, the models were applied through the R software generating dispersion graphs, coefficients of the models (linear and angular) and root mean square error values (RMSE% - considered acceptable when less than 30%). Based on the RMSE% values and the linear and angular coefficients generated by the models, it was observed that for CSS <100mg / L the use of specific linear models for each water body using infrared bands (in general 865nm) are more appropriate, while for CSS> 100mg / L a global power model for the infrared / red band ratio (usually 865 / 650nm), can be applied to any of the water bodies with CSS> 100mg / L in a more efficient way. After selecting the best wavelengths, based on the RMSE% values, it was possible to evaluate the potentiality of the sensors: SENTINEL-2, MODIS and LANDSAT-8. It was verified that for CSS <100mg / L the use of the three sensors is suitable for the recovery of CSS. However, for CSS> 100mg / L, SENTINEL-2 and LANDSAT-8 show greater potential than MODIS. Due to its high resolution (spectral, radiometric, temporal and spatial), SENTINEL-2 has a higher potential for obtaining CSS compared to MODIS and LANDSAT-8, in both cases.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessVariabilidade das propriedades óticas aparentes de águas continentais por meio de sensores hiperespectrais para o monitoramento da qualidade das águasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisÁgua - qualidadeSensoriamento remotoBacias hidrográficasEcossistema aquáticoporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2017_IlannadeSouzaRêgo.pdf2017_IlannadeSouzaRêgo.pdfapplication/pdf2975970http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/25238/1/2017_IlannadeSouzaR%c3%aago.pdf46bf531f2d20b0d719dda2eeefa3e172MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain671http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/25238/2/license.txtbacfee268cc5d4f6aaa2e6e0066d38f5MD52open access10482/252382023-07-14 17:10:13.628open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2023-07-14T20:10:13Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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