Caracterização volumétrica de reservatórios por meio de sensoriamento remoto
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Data de Publicação: | 2022 |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47255 |
Resumo: | Os recursos hídricos são utilizados cada vez mais em condição limite. A elevação demográfica com acréscimo de demanda para consumo, produção de alimentos, navegação e geração de energia, principalmente, tem pedido respostas inovadoras e eficientes na gestão e monitoramento dos Recursos Hídricos. A região Semiárida brasileira é altamente dependente de reservatórios, e dados batimétricos precisos são essenciais para estudar a dinâmica e a variabilidade de armazenamento desses corpos hídricos. Nas últimas décadas, estudos têm usado produtos de sensoriamento remoto para calcular esses dados; no entanto, muitas vezes o nível de água in situ e levantamento de campo são necessários para o ajuste da curva cota-área-volume (CAV). Este estudo teve como objetivo desenvolver a aplicação do cálculo batimétrico utilizando o nível de água observado e dados de perfil de terreno do satélite ICESat-2 em reservatórios de grande e médio porte. A combinação de imagens de satélite com dados altimétricos permitiu a extração de contornos hídricos, cujos pontos contêm informações de elevação. Um Modelo Digital de Terreno (MDT) foi gerado, e a curva CAV foi calculada para dois reservatórios do Nordeste do Brasil, Sobradinho e Poço da Cruz, que possuem capacidades de 34,116 e 0,4837 km3, respectivamente. O nível de água do ICESat-2 foi comparado com os dados observados de Sobradinho, e o MDT e as curvas CAV foram analisados para os dois reservatórios. Utilizando o nível de água das estações do reservatório de Sobradinho, esse método cobriu 99% do volume útil. A aplicação utilizando dados do ICESat-2 cobriu 50% da capacidade de armazenamento em Sobradinho e 89% em Poço da Cruz. As curvas CAV baseadas em dados in situ e ICESat-2 mostraram volumes com correlações de Pearson iguais a 0,99 para ambos os reservatórios, e erros quadráticos médios normalizados de 2,62% e 4,13% para Sobradinho e Poço da Cruz, respectivamente. Os resultados promissores revelaram que esta estratégia pode ser uma alternativa econômica e viável, utilizando dados gratuitos disponíveis com potencial para gerar batimetria de alta resolução em reservatórios com diferentes características geométricas. |
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BACALHAU, José Ráuriumhttps://lattes.cnpq.br/8119850206555278http://lattes.cnpq.br/7721483148298785RIBEIRO NETO, Alfredo2022-10-26T13:38:14Z2022-10-26T13:38:14Z2022-08-05BACALHAU, José Ráurium. Caracterização volumétrica de reservatórios por meio de sensoriamento remoto. 2022. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47255ark:/64986/001300000t57dOs recursos hídricos são utilizados cada vez mais em condição limite. A elevação demográfica com acréscimo de demanda para consumo, produção de alimentos, navegação e geração de energia, principalmente, tem pedido respostas inovadoras e eficientes na gestão e monitoramento dos Recursos Hídricos. A região Semiárida brasileira é altamente dependente de reservatórios, e dados batimétricos precisos são essenciais para estudar a dinâmica e a variabilidade de armazenamento desses corpos hídricos. Nas últimas décadas, estudos têm usado produtos de sensoriamento remoto para calcular esses dados; no entanto, muitas vezes o nível de água in situ e levantamento de campo são necessários para o ajuste da curva cota-área-volume (CAV). Este estudo teve como objetivo desenvolver a aplicação do cálculo batimétrico utilizando o nível de água observado e dados de perfil de terreno do satélite ICESat-2 em reservatórios de grande e médio porte. A combinação de imagens de satélite com dados altimétricos permitiu a extração de contornos hídricos, cujos pontos contêm informações de elevação. Um Modelo Digital de Terreno (MDT) foi gerado, e a curva CAV foi calculada para dois reservatórios do Nordeste do Brasil, Sobradinho e Poço da Cruz, que possuem capacidades de 34,116 e 0,4837 km3, respectivamente. O nível de água do ICESat-2 foi comparado com os dados observados de Sobradinho, e o MDT e as curvas CAV foram analisados para os dois reservatórios. Utilizando o nível de água das estações do reservatório de Sobradinho, esse método cobriu 99% do volume útil. A aplicação utilizando dados do ICESat-2 cobriu 50% da capacidade de armazenamento em Sobradinho e 89% em Poço da Cruz. As curvas CAV baseadas em dados in situ e ICESat-2 mostraram volumes com correlações de Pearson iguais a 0,99 para ambos os reservatórios, e erros quadráticos médios normalizados de 2,62% e 4,13% para Sobradinho e Poço da Cruz, respectivamente. Os resultados promissores revelaram que esta estratégia pode ser uma alternativa econômica e viável, utilizando dados gratuitos disponíveis com potencial para gerar batimetria de alta resolução em reservatórios com diferentes características geométricas.The water resources are increasingly used in extreme conditions. The demographic increase with increased demand for consumption, food production, navigation and energy generation, mainly, has called for innovative and efficient responses in the management and monitoring of water resources. The Brazilian semiarid region is highly dependent on reservoirs, and accurate bathymetric data are essential to study the dynamics and storage variability of these water bodies. In recent decades, studies have used remote sensing products to calculate these data; however, in situ water level and field survey are often necessary to adjust the elevation-area-volume (EAV). This study aimed to develop the application of bathymetric calculation using the observed water level and ICESat-2 satellite terrain profile data of large and medium-sized reservoirs. The combination of satellite images with altimetric data allows for the extraction of water contours, whose points contain elevation information. A digital terrain model (DTM) was generated, and an elevation-area-volume (EAV) curve was calculated for two reservoirs in Northeast Brazil, Sobradinho and Poço da Cruz, which have capacities of 34.116 and 0.4837 km3, respectively. The water level from ICESat-2 was compared to that of the observed data from the Sobradinho, and DTM and EAV curves were analyzed for the two reservoirs. Using the water level from Sobradinho reservoir stations, this method covered 99% of the useful volume. The ICESat-2 data covered 50% of the storage capacity in the Sobradinho and 89% in Poço da Cruz. The in-situ and ICESat-2 data-based EAV curves showed volumes with Pearson’s correlations equal to 0.99 for both reservoirs, and normalized root mean square errors of 2.62% and 4.13% for Sobradinho and Poço da Cruz, respectively. The results revealed that this strategy can be economic and viable, as it uses available free data with the potential to generate high-resolution bathymetry in reservoirs with different geometric characteristics.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia civilCurva cota-área-volumeICESat-2Modelo digital de terrenoBatimetria 3DCaracterização volumétrica de reservatórios por meio de sensoriamento remotoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82362https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/47255/3/license.txt5e89a1613ddc8510c6576f4b23a78973MD53TEXTTESE José Ráurium Bacalhau.pdf.txtTESE José Ráurium Bacalhau.pdf.txtExtracted texttext/plain218149https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/47255/4/TESE%20Jos%c3%a9%20R%c3%a1urium%20Bacalhau.pdf.txtc1e369a35077601c8a4cb85333beeb77MD54THUMBNAILTESE José Ráurium Bacalhau.pdf.jpgTESE José Ráurium Bacalhau.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1201https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/47255/5/TESE%20Jos%c3%a9%20R%c3%a1urium%20Bacalhau.pdf.jpgf29c27c60c63dea0d53d398d5b2775f8MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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