Inferência espacial de clorofila a por redes neurais artificiais aplicadas a imagens multiespectrais e medidas tomadas in situ

• Autor(a) principal: Ferreira, Monique Sacardo [UNESP]
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/86820
• topic: Cartografia; Fluorimetria; Redes neurais (Computação); Spatial inference; Artificial neural network

O conhecimento da distribuição espacial da concentração de componentes da água é de fundamental importância para inferir a respeito dos processos ecológicos que ocorrem num sistema hídrico sendo, entretanto, de difícil obtenção. Dentre as variáveis que merecem atenção no monitoramento de ambientes aquáticos, destaca-se a clorofila a, a qual é uma substância presente em algas responsáveis pela fotossíntese, organismos que constituem a base da cadeia alimentar nesses ambientes. Por se tratar de um pigmento fotossintetizante, a clorofila a apresenta a propriedade de interagir com a radiação eletromagnética, e dessa interação resultam diferentes processos, identificáveis por meio de sensores remotos. Assim sendo, a presente pesquisa se propôs a desenvolver um método de inferência da concentração de clorofila a utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA). Utilizou-se como dados de entrada para a inferência combinações de bandas espectrais de uma imagem World View-2 e valores de concentração de clorofila a obtidos com um fluorômetro de campo, o qual possibilitou uma amostragem densa na área de estudos. A imagem multiespectral foi corrigida radiometricamente, eliminando efeitos de instrumentação e atmosféricos. Ainda, efetuou-se uma suavização espectral em cada uma das bandas e foi avaliado se esse tratamento na imagem possibilitaria...