Análise de pellets plásticos como ferramenta para o estudo de permanência de microplásticos em praias arenosas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bozzetto, Juana Gerevini
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237706
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Oceanografia.
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spelling Análise de pellets plásticos como ferramenta para o estudo de permanência de microplásticos em praias arenosaspoluição marinhagrau de amarelamentoanálise por imagensTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Oceanografia.As resinas termoplásticas de pré-produção (pellets) são uma importante fonte de poluição microplástica nos ecossistemas marinhos e costeiros devido a perdas principalmente durante os processos de produção e transporte destes materiais. Há muita preocupação sobre os efeitos nocivos dos microplásticos para os organismos marinhos devido aos seus comportamentos no ambiente aquático. No momento que adentram no ambiente marinho os pellets começam a sofrer foto-oxidação e erosão, tornando-se amarelados. O grau de amarelamento infere sobre o tempo de residência do pellet no ambiente, auxiliando em estudos sobre toxicidade, fontes e o papel dos microplásticos como ameaças à saúde humana e à biota. O objetivo deste trabalho é propor uma nova metodologia para a avaliação de forma automatizada do grau de amarelamento em pellets através da escala de cores RGB. Foram analisadas 226 fotografias de pellets, de onde foram extraídos os valores de RGB da cor dominante na imagem. A partir de pellets referência foram criadas duas propostas de intervalos para a classificação do amarelamento, uma utilizando a banda B (azul), e outra utilizando as bandas B e R (vermelho). Estas classificações foram comparadas com dados de classificação visual das mesmas imagens avaliadas, e os resultados mostraram uma baixa eficiência dos intervalos criados (51,77% para banda B e 50,44% para as bandas B e R). Os resultados demonstraram que as propostas classificavam bem as classes com baixo grau de amarelamento, nulo (70,31%) e baixo (72,37%), não conseguiam classificar o amarelamento moderado (0%) e para o amarelamento alto e muito alto ocorria sobreposição dos dados quando avaliado apenas com a banda azul (44,74% alto e 0% muito alto), e quando adicionou-se a banda vermelha a sobreposição diminuiu (31,58% alto e 38,46% muito alto). Para trabalhos futuros se propõe que seja utilizada a abordagem computacional de machine learning.ABSTRACT Nurdles, or pre-production thermoplastic resins (pellets), are an important source of microplastic pollution in marine and coastal ecosystems due to losses mainly during their production and transport. As a consequence of their behavior in the aquatic environment, microplastics received great attention because of their harmful effects on marine organisms. As they enter the marine environment, pellets begin to undergo photo-oxidation and erosion, turning yellow. The yellowing dregree can be used to infer their residence time in the environment, contributing to studies on toxicity, sources and the role of microplastics as a threat to human health and biota. In this study we have tried to use the RGB color to evaluate the yellowing degree of 225 photographs of marine pellets. We created two proposals for the intervals of the yellowning degree, the first by using only values from the blue (B) band and the second with values from the blue and the red (R) band. We compared both proposals with the visual classification from the images, the results showed a low efficiency of the created intervals (51.77% for band B and 50.44% for bands B and R). The results also showed that both proposals can classify well the low yellowing degree classes as null yelloness (70.31%) and low yellowness (72.37%), but can't classify the moderate yellowness class (0%). The high yellowing degree classes classified with the first proposal showed overlap in the results, high yellownes (44.74%) and very high yellowness (0%), then we tried the second proposal and the results were 31.58% for high yellownes and 38.46% for very high yellowness. Based on this work, we discussed the limitation of the methodology and future perspectives to classify the yellowning degree.Florianópolis, SCLeonel, JulianaUniversidade Federal de Santa CatarinaBozzetto, Juana Gerevini2022-08-03T18:38:53Z2022-08-03T18:38:53Z2022-07-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis38 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/237706info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-08-03T18:38:53Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/237706Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-08-03T18:38:53Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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