Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Larissa Patricio Valério |
| Orientador(a): |
Milton Kampel |
| Banca de defesa: |
Cláudio Clemente de Faria Barbosa,
Mauricio Almeida Noernberg |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
BR
|
| Resumo em Inglês: |
In coastal sites, where bio-optical constitution is complex, theres a need for fitting global algorithms of ocean color remote sensing for regional proposes. These sites have unique and variable characteristics in space and time. The main objective of this work was to test the regional fit of global known algorithms to estimate chlorophyll concentration (Cla) based on the Ubatuba Station in situ data set. For this purpose, apparent and inherent optical properties were calculated, analyzed and judiciously selected composing a monthly data set from 2006 to 2012. Data analysis revealed that the currents and water masses contributed consistently for the nutrient and organic matter balance of the region, receiving terrigenous contributions in a discrete manner. Although the Station is located near shore, its waters were characterized as oligo-mesotrophic (with low medium Cla), with a complex variability in detritus and dissolved organic matter and showing a mixture of Case 1 and Case 2 waters. The radiometric data measured with two different instruments above and below water line, consistently allowed the application of the empirical and semi analytical tests selected (OC3M, GSM and QAA). For above water measurements, the uncertainties associated to environmental variability were larger, but the Cla estimated with the empirical OC3M with band rationing still had a reasonable performance, with low mean errors and high $R^{2}$. The below water measurements had better performance in estimating the inherent optical properties by means of bio-optical models, due to less influence of environmental variability in the apparent optical measures. The empirical model OC3M had reasonable performance, sometimes better than the semi-analytical (SA) ones. However, the SA models were more adequate to represent the bio-optical variability for more complex mixtures of optical constituents, i.e., with independent variability in the colored organic matter (particulate and dissolved) and the phytoplankton specific absorption coefficient. The QAA model had the worst performance. As the empirical OC3M and the SA GSM had both reasonable performances, these were chosen for the regional fitting. Polynomial fittings of $2^{°}$ and $4^{°}$ degree using band ratios were tested for the empirical model. However, these had low performance, probably because the low amount of data available, preventing a good empirical approach. On the other hand, the GSM SA algorithm had a good regional fit, with an elevated $R^{2}$ and low mean errors. Sensitivity analysis, however, showed that the algorithm is highly sensitive to changes in the mean fitted parameters, which has to be judiciously made to result in a good fit. MODIS/Aqua data was processed to estimate the Cla regionally adjusted by means of the GIOP at Seadas. The fitted model showed to be reasonable in representing the Cla by means of satellite data in the region. The regionalized model overestimated the Cla in relation with the default empirical global model and produced more homogeneous Cla estimates over a wide area of the continental shelf. In situ validation was not possible to verify the representativeness and improvement of the regional fit to the image, which should be performed in future works. The present work showed a relevant analysis of the bio-optical characterization of the Ubatuba Station and highlighted the potential of regional parameterization of the GSM and GIOP to improve the performance of ocean color estimates in the region. With that, more consistent analysis of temporal variability can be applied in future works, using satellite data to cover larger spatial and temporal resolution. |
| Link de acesso: |
http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2013/10.24.20.04
|
Resumo: |
Em regiões costeiras, onde a constituição bio-óptica da água é complexa, existe a necessidade de se ajustar regionalmente os algoritmos globais de estimativa de cor do oceano por sensoriamento remoto, visto que essas regiões fornecem características únicas e variáveis no espaço e no tempo. O foco do presente trabalho foi testar o ajuste regional de algoritmos globais conhecidos para a estimativa da concentração de clorofila a (Cla), com base no banco de dados in situ da Estação Ubatuba. Para tanto, propriedades ópticas aparentes e inerentes foram calculadas, analisadas criteriosamente e selecionadas compondo um conjunto de dados mensais de 2006 a 2012. A análise dos dados oceanográficos revelou que as correntes e massas d'água contribuem de maneira consistente para o balanço de nutrientes e material orgânico na região, recebendo o aporte terrígeno de maneira discreta. Embora a Estação esteja próxima a costa, suas águas foram caracterizadas como oligo-mesotróficas (com baixas a médias Cla), mas também com uma variabilidade complexa do detritos e material orgânico dissolvido, apresentando tanto águas Caso I quanto Caso 2. Os dados radiométricos medidos com diferentes instrumentos acima e abaixo d'água, viabilizaram de maneira consistente os testes com os algoritmos empíricos e semi analíticos selecionados (OC3M, GSM e QAA). Para as medições acima d'água, as incertezas associadas à variabilidade ambiental foram maiores, porém a estimativa da Cla com o modelo empírico OC3M, com uso de razão de bandas, ainda teve um desempenho razoável com erros médios baixos e um $R^{2}$ elevado. Os dados medidos com o radiômetro abaixo d'água se mostraram melhores para se estimar as propriedades ópticas inerentes por meio dos modelos bio-ópticos, devido à menor influência de variações ambientais nas medições ópticas aparentes. O modelo empírico OC3M teve um desempenho razoável, e por vezes melhor que os semianalíticos (SA). No entanto, os modelos SA foram mais adequados para representar a variabilidade bio-óptica em casos de uma mistura mais complexa dos constituintes ópticos, i.e., com variações da matéria orgânica colorida (particulada e dissolvida) e do coeficiente específico de absorção do fitoplâncton ocorrendo de maneira independente. O modelo que teve pior desempenho foi o QAA. Como o empírico OC3M e o semi-analítico GSM tiveram performance razoável, estes foram escolhidos para o ajuste regional. Ajustes polinomiais de $2^{°}$ e $4^{°}$ grau com razões de banda foram testados para o modelo empírico. Entretanto, estes tiveram baixo desempenho, provavelmente devido à pequena quantidade de dados, inviabilizando um bom ajuste empírico. Já o algoritmo GSM obteve um bom ajuste regional, com um $R^{2}$ elevado e erros médios baixos. A análise de sensibilidade, no entanto, mostrou que o algoritmo é altamente sensível à mudança dos parâmetros médios de ajuste, e este deve ser realizado criteriosamente para obter um bom resultado. Dados do sensor MODIS na plataforma Aqua, foram processados para estimar a Cla ajustada regionalmente, através do modelo generalizado GIOP no software Seadas. O modelo ajustado demonstrou ser razoável em representar a Cla para dados de satélite na região. O modelo regional sobrestimou a Cla em relação ao algoritmo empírico global padrão da imagem e gerou Cla mais homogêneas sobre uma extensa área da plataforma continental. Uma validação in situ não foi possível para verificar a representatividade e melhora do ajuste regional para a imagem, o que deverá ser realizado em trabalho futuros. O presente trabalho apresentou importantes análises da caracterização bio-óptica da Estação Ubatuba, e apontou o potencial da parametrização regional do GSM e GIOP para melhorar o desempenho da estimativa dos produtos de cor do oceano para a região. Com isso, análises compreensivas da variabilidade temporal podem ser aplicadas em trabalhos futuros, utilizando dados de satélite para cobrir maiores resoluções espaço-temporais. |
