Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nunes, Catarina Sofia Simões
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/30636
Resumo: Tese de mestrado em Ciências do Mar, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017
id RCAP_9c50d9cb44a953b7cb36773cd7bf34fc
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/30636
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remotaProfundidade de SecchiAbsorçãoSatéliteLandsatSentinelDeteção remotaTeses de mestrado - 2017Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências BiológicasTese de mestrado em Ciências do Mar, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017A presente dissertação de mestrado teve como principal objetivo investigar algoritmos que permitissem apurar a qualidade da água em zonas costeiras e na foz de rios. Pretendeu-se assim verificar a transparência da água a partir de imagens retiradas de satélites, tais como o Landsat 7, Landsat 8 e Sentinel 2. Pretendeu-se chegar a algumas conclusões tais como a viabilidade da utilização de um algoritmo de turbidez para a costa portuguesa, se a partir dos satélites é possível verificar a variação adequada da profundidade de Secchi e se no futuro será possível realizar produtos a partir dos mesmos. Esta investigação dividiu-se em duas fases de trabalho. Uma inicial que correspondeu à recolha e tratamento de dados de campo (Tejo, Sado e Sesimbra) em que, estes dados, serviram de validação dos valores obtidos a partir do algoritmo. A segunda fase correspondeu à criação de imagens com a variação da profundidade de Secchi. Estas foram obtidas a partir de dois algoritmos distintos, Doron [1] e o de Susanne Kratzer [2]. Apurou-se que é possível calcular a profundidade de Secchi a partir dos algoritmos. Conclui-se que o desenvolvido por Doron [1] apresenta valores de profundidade mais aproximados dos reais. No entanto tanto um como o outro apresenta baixa sensibilidade para baixas profundidades. Verifica-se que o Sentinel 2 é o satélite que apresenta melhores resultadosThe main objective of the present Master's dissertation was to investigate algorithms to determine water quality in coastal areas and river mouth. The aim of this study was to verify the transparency of water through satellites images, such as Landsat 7, Landsat 8 e Landsat 2. It was hoped to reach some conclusions such as the variability of a turbidity algorithm for the Portuguese coast, to study if it was possible to validate the variation of the Secchi depth through satellite images, such as Landsat or Sentinel-2, and if in the future it will be possible to create products from it. This investigation was divided in two phases. An initial phase, that corresponded to the gathering and management of the field data (Tejo, Sado e Sesimbra) in which, these data served as validation of the values derived from the algorithms. The second phase corresponded to the creation of images with Secchi depth. These were obtained from two different algorithms, Doron [1] and Susanne Kratzer [2]. It was found that it is possible to calculate Secchi depth from the algorithms. It was concluded that the one developed by Doron [1] presents values of depth closer to the real ones. However, both of them show low sensitivity to short depths. The best results obtained were from Sentinel 2 data.Brotas, Vanda,1958-Homem, Miguel TerraRepositório da Universidade de LisboaNunes, Catarina Sofia Simões2018-01-16T16:45:12Z201720172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/30636TID:201866099porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:23:33Zoai:repositorio.ul.pt:10451/30636Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:46:18.165478Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
title Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
spellingShingle Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
Nunes, Catarina Sofia Simões
Profundidade de Secchi
Absorção
Satélite
Landsat
Sentinel
Deteção remota
Teses de mestrado - 2017
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências Biológicas
title_short Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
title_full Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
title_fullStr Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
title_full_unstemmed Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
title_sort Determinação da profundidade de Secchi na coluna de água através de deteção remota
author Nunes, Catarina Sofia Simões
author_facet Nunes, Catarina Sofia Simões
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Brotas, Vanda,1958-
Homem, Miguel Terra
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Nunes, Catarina Sofia Simões
dc.subject.por.fl_str_mv Profundidade de Secchi
Absorção
Satélite
Landsat
Sentinel
Deteção remota
Teses de mestrado - 2017
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências Biológicas
topic Profundidade de Secchi
Absorção
Satélite
Landsat
Sentinel
Deteção remota
Teses de mestrado - 2017
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências Biológicas
description Tese de mestrado em Ciências do Mar, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017
2017
2017-01-01T00:00:00Z
2018-01-16T16:45:12Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/30636
TID:201866099
url http://hdl.handle.net/10451/30636
identifier_str_mv TID:201866099
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134386913804288

Registros relacionados