Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001300013 |
Resumo: | RESUMO Este estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em suspensão (SIS), condutividade elétrica da água (CE) e dados radiométricos. Posteriormente, foram realizadas análises de correlação entre o fator de reflectância bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e transparência e gerados os modelos de regressão simples. Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 860,1679*FRλ7201/0,6427), com um coeficiente de determinação (R2) de 0,90. Para a variável turbidez, o modelo de regressão ajustado foi Turb = ((FRλ720 – 0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regressão ajustado para a transparência foi Transp = ((-FRλ653 + 0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regressão ajustado para a condutividade elétrica foi CE = ((-FRλ632 + 0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos desenvolvidos indicam que as variáveis limnológicas podem ser quantificadas remotamente. |
id |
UFCG-1_50847735dd05f9f7e98a485753326264 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S1415-43662014001300013 |
network_acronym_str |
UFCG-1 |
network_name_str |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectralregião semiáridamonitoramento da qualidade da águasensor hiperespectralRESUMO Este estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em suspensão (SIS), condutividade elétrica da água (CE) e dados radiométricos. Posteriormente, foram realizadas análises de correlação entre o fator de reflectância bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e transparência e gerados os modelos de regressão simples. Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 860,1679*FRλ7201/0,6427), com um coeficiente de determinação (R2) de 0,90. Para a variável turbidez, o modelo de regressão ajustado foi Turb = ((FRλ720 – 0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regressão ajustado para a transparência foi Transp = ((-FRλ653 + 0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regressão ajustado para a condutividade elétrica foi CE = ((-FRλ632 + 0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos desenvolvidos indicam que as variáveis limnológicas podem ser quantificadas remotamente.Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG2014-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001300013Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.18 suppl.0 2014reponame:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online)instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG10.1590/1807-1929/agriambi.v18nsupps13-s19info:eu-repo/semantics/openAccessLopes,Fernando B.Barbosa,Cláudio C. F.Novo,Evlyn M. L. de M.Andrade,Eunice M. deChaves,Luiz C. G.por2017-03-22T00:00:00Zoai:scielo:S1415-43662014001300013Revistahttp://www.scielo.br/rbeaaPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||agriambi@agriambi.com.br1807-19291415-4366opendoar:2017-03-22T00:00Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
title |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
spellingShingle |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral Lopes,Fernando B. região semiárida monitoramento da qualidade da água sensor hiperespectral |
title_short |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
title_full |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
title_fullStr |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
title_full_unstemmed |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
title_sort |
Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral |
author |
Lopes,Fernando B. |
author_facet |
Lopes,Fernando B. Barbosa,Cláudio C. F. Novo,Evlyn M. L. de M. Andrade,Eunice M. de Chaves,Luiz C. G. |
author_role |
author |
author2 |
Barbosa,Cláudio C. F. Novo,Evlyn M. L. de M. Andrade,Eunice M. de Chaves,Luiz C. G. |
author2_role |
author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Lopes,Fernando B. Barbosa,Cláudio C. F. Novo,Evlyn M. L. de M. Andrade,Eunice M. de Chaves,Luiz C. G. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
região semiárida monitoramento da qualidade da água sensor hiperespectral |
topic |
região semiárida monitoramento da qualidade da água sensor hiperespectral |
description |
RESUMO Este estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em suspensão (SIS), condutividade elétrica da água (CE) e dados radiométricos. Posteriormente, foram realizadas análises de correlação entre o fator de reflectância bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e transparência e gerados os modelos de regressão simples. Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 860,1679*FRλ7201/0,6427), com um coeficiente de determinação (R2) de 0,90. Para a variável turbidez, o modelo de regressão ajustado foi Turb = ((FRλ720 – 0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regressão ajustado para a transparência foi Transp = ((-FRλ653 + 0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regressão ajustado para a condutividade elétrica foi CE = ((-FRλ632 + 0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos desenvolvidos indicam que as variáveis limnológicas podem ser quantificadas remotamente. |
publishDate |
2014 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2014-01-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001300013 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001300013 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.1590/1807-1929/agriambi.v18nsupps13-s19 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG |
publisher.none.fl_str_mv |
Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.18 suppl.0 2014 reponame:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) instacron:UFCG |
instname_str |
Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
instacron_str |
UFCG |
institution |
UFCG |
reponame_str |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) |
collection |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online) - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) |
repository.mail.fl_str_mv |
||agriambi@agriambi.com.br |
_version_ |
1750297683297304576 |