Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
Aline de Matos Valério |
| Orientador(a): |
José Luiz Stech,
Milton Kampel |
| Banca de defesa: |
Evlyn Marcia Leão de Moraes Novo,
Arcilan Trevenzoli Assireu,
Donato Seiji Abe |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
BR
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| Resumo em Inglês: |
The monitoring of water quality of a reservoir allows for preservation of the environment as well as bringing social-economic benefits. Remote Sensing accomplishes this monitoring in a synoptic way, because it considers spatial and time scales necessary to evaluate an aquatic ecosystem. For this, a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor provides good resource data for continental water applications. The goal of this assessment is, through in situ data and MODIS scenes, to contribute the spectral characterization of the Manso Reservoir, MT, Brazil. The in situ data set was comprised of three things: limnological data collected previously by campaign, data collected by a sensor buoy anchored in the reservoir, and limnological and spectral data collected in the 2008 campaign. This data was subjected to analytical methods like spectral angle mapping, derivative analysis, ordinary krigeage, k-means classification and asymmetric fragmentation. Using the MYD09 scenes of the MODIS sensor for the 2008 campaign it was applied the spectral mixture linear model and the non-supervised k-means classification. Spectral and limnological data analysis shows a partitioning of the reservoir in two different areas: the river arm and the water body. In the river arm chlorophyll-a and suspension sediment was observed. The water body contained a large amount of dissolved organic matter. The analysis also identified a stratification layer in the water body, and revealed the underflow of the river as it enters the reservoir. A polynomial regression model was developed in order to create a specific algorithm that could estimate the chlorophyll-a concentration for this reservoir using chlorophyll-a concentration data and MYD09 scenes. The regression analysis developed a fourth-order polynomial algorithm (R^2=0.69) that was the best fit for the data. Thus, we conclude that the MODIS sensor was able to monitor the active optical components of the Manso reservoir and model the chlorophyll-a concentration estimate. |
| Link de acesso: |
http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/05.06.19.17
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Resumo: |
O monitoramento da qualidade da água de um reservatório permite a preservação do ambiente associado além de trazer benefícios sócio-econômicos. O sensoriamento remoto permite este monitoramento de forma sinóptica ao considerar as escalas espaciais e temporais necessárias para a análise de um ecossistema aquático. O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) apresenta-se como uma boa fonte de dados para aplicações em corpos de água continentais. O objetivo desta dissertação é contribuir para a caracterização espectral do reservatório de Manso, MT, utilizando dados do sensor MODIS assim como in situ. Foram compilados dados limnológicos coletados na área de estudo em campanhas pretéritas e por uma bóia instrumentada fundeada no reservatório, assim como dados limnológicos e espectrais da campanha realizada em 2008. Este conjunto de dados foi submetido a métodos analíticos tais como mapeamento por ângulo espectral, análise derivativa, krigeagem ordinária, classificação por k-média e fragmentador assimétrico. Utilizando as imagens do produto MYD09 do sensor MODIS, dos dias da coleta de 2008, foram aplicados o modelo linear de mistura espectral e a classificação não supervisionada k-média. A análise conjunta dos dados limnológicos e espectrais, mostrou uma compartimentação do reservatório em duas regiões distintas: a do braço de entrada do rio e a do corpo do reservatório. No braço do rio, foi observado maior concentração de clorofila-a e sedimento em suspensão que no corpo do reservatório, que por sua vez apresentou maior quantidade de matéria orgânica. As análises realizadas também permitiram identificar a estratificação do corpo de água durante a campanha de 2008, além do mergulho do rio à medida que se adentra ao reservatório. Com o objetivo de obter um algoritmo específico que pudesse estimar concentração de clorofila-a para este reservatório, foi desenvolvido um modelo de regressão polinomial utilizando dados de clorofila-a e MYD09. A análise da regressão polinomial encontrou um R^2 de 0,69. Assim, conclui-se que o sensor MODIS foi apto para monitorar os constituintes opticamente ativos do reservatório de Manso e ainda modelar a estimativa de concentração de clorofila-a. |
