Estimativa de Clorofila-a por imagens multiespectrais de alta resolução espacial no Lago Paranoá – DF
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| Data de Publicação: | 2021 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
| Texto Completo: | https://repositorio.unb.br/handle/10482/42702 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2021. |
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Estimativa de Clorofila-a por imagens multiespectrais de alta resolução espacial no Lago Paranoá – DFQualidade da águaClorofila-aAeronaves remotamente pilotadasVeículos aéreos não tripulados (VANTs)PlanetScopeNanossatéliteSensoriamento remotoÁgua - qualidadeDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2021.Introdução: Águas continentais, como as do Lago Paranoá, em Brasília/DF, merecem especial atenção por permitirem o fornecimento de água para atividades antrópicas essenciais. O monitoramento da qualidade e da quantidade desses reservatórios é fundamental para a estabilidade na provisão desse serviço. A literatura demonstra sucesso na utilização de técnicas de sensoriamento remoto para o monitoramento da qualidade da água em reservatórios, e busca os melhores métodos de estimativa de Componentes Opticamente Ativos (COAs), como a Clorofila-a (Chl-a), indicativo da biomassa fitoplanctônica. Objetivo: Estimar a concentração de Chl-a no lago Paranoá a partir de imagens de alta resolução espacial obtidas por sensores multiespectrais aerotransportadas e orbitais. Métodos: A região localizada próxima à Foz do Riacho Fundo no Lago Paranoá foi considerada a área de estudo por este ser considerado o braço mais crítico do Lago. Na área, foram realizados levantamentos de campo para a aquisição de dados limnológicos e de radiometria de campo (Rsr in situ), para determinação da verdade terrestre; e dados remotos por aeronave remotamente pilotada-RPA e sistema orbital PlanetScope (PS). Posteriormente, foi avaliada a relação entre os dados remotos e as concentrações de Chl-a por meio de modelos de regressão lineares. Por fim, os modelos foram validados com a aplicação da distribuição “t de Student”, técnica jackknife, Intervalos de Confiança, e Raiz do Erro Médio Quadrático (RMSE). Resultados: No geral, as concentrações de Chl-a foram consideradas baixas, com concentrações médias de 1,43, 2,06, 5,03 5,93 e 3,86 mg/m³ nas cinco campanhas realizadas. Mesmo assim, foi possível a identificação de feições de absorção e de reflectância características de Chl-a. Os dados da câmera Sequoia, acoplada a uma RPA, obtiveram bons resultados com a Rsr de campo, R² = 0,65, 0,84 e 0,90 para os canais do vermelho-VM (640-680nm), borda do vermelho-BV (730-740nm) e infravermelho próximo-IP (770-810nm), respectivamente, para a época chuvosa. As mesmas faixas foram correlacionadas com Chl-a, com R² de 0,80; 0,85 e 0,86 para VM, BV e IP, respectivamente. Na época seca não houve correlações desse sensor com Chl-a nem com Rsr devido à baixa intensidade de reflectância. Os produtos PS obtiveram correlações significativas com Chl-a, r = 0,72, 0,81, 0,72 e 0,80 para as bandas do azul (455-515 nm), verde (500-590 nm), VM (590- 670 nm) e IP (780-860 nm), respectivamente, a partir de 23 elementos amostrais de imagens PS de épocas diferentes. Conclusões: Ambos os sensores foram capazes de gerar modelos válidos de estimativa de Chl-a em corpo hídrico com baixas concentrações desse componente. As distribuições espaciais produzidas a partir desses modelos foram condizentes com os dados de campo. O sistema de RPA gerou resultados mais detalhados e modelo válido no período chuvoso, em que a aplicação do produto PS foi impossibilitada em decorrência da presença de nuvens.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Introduction: Continental water such as Paranoá Lake, Brasília/DF, need special attention due they provide water to anthropic essential activities. Monitoring the quality and quantity of these reservoirs is essential for stability of those services supply. Literature shows success in remote sensing techniques for water quality monitoring in reservoirs, and seeks the best methods for estimating Optically Active Components (OACs), such as Chlorophyll-a (Chl-a), phytoplanktonic biomass indicator. Objective: To estimate Chl-a concentration in Paranoá Lake from high spatial resolution images obtained by airborne and orbital multispectral cameras. Methods: The region located near Foz do Riacho Fundo on Paranoá Lake was considered the study area because it is considered the most critical arm of the Lake. In the area, field surveys were carried out for acquisition of limnological and field radiometry data (Rsr in situ), to determine terrestrial truth; and remote data by remotely piloted aircraft-RPA and PlanetScope (PS) orbital system. Subsequently, the relationship between remote data and Chl a concentrations was evaluated using linear regression models. Finally, the models were validated by applying the t Student distribution, jackknife technique, Confidence Intervals, and Root Mean Square Error (RMSE). Results: In general, Chl-a concentrations were considered low, with mean concentrations of 1.43, 2.06, 5.03 5.93 and 3.86 mg/m³ in the five campaigns carried out. Even so, it was possible to identify characteristic Chl-a absorption and reflectance features. Data from Sequoia camera, coupled to an RPA, obtained good results with the field Rsr, R² = 0.65, 0.84 and 0.90 for red-R channels (640-680nm), red-edge-RE (730-740nm) and near infrared- NIR (770-810nm), respectively, for rainy season. The same ranges were correlated with Chl-a, with R² of 0.80; 0.85 and 0.86 for R, RE and NIR, respectively. In the dry season there were no correlations of this sensor with Chl-a or with Rsr due to the low reflectance intensity. The PS products had significant correlations with Chl-a, r = 0.72, 0.81, 0.72 and 0.80 for blue (455-515 nm), green (500-590 nm), R (590-670 nm) and NIR (780-860 nm) bands, respectively, from 23 sample elements of PS images of different year periods. Conclusions: Both sensors were able to generate valid Chl-a estimation models in a water body with low concentrations of this component. The spatial distributions produced from these models were consistent with field data. The RPA system generated more detailed results and a valid model in the rainy season, when the application of the PS product was impossible due to clouds presence.Cicerelli, Rejane EnnesAlmeida, Tati deMarinho, Cinthya de Souza2022-01-07T12:33:46Z2022-01-07T12:33:46Z2022-01-072021-05-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMARINHO, Cinthya de Souza. Estimativa de Clorofila-a por imagens multiespectrais de alta resolução espacial no Lago Paranoá – DF. 2021. 117 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/42702A 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/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-14T20:10:18Zoai:repositorio.unb.br:10482/42702Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-14T20:10:18Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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