Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Ferreira, Monique Sacardo [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/86820
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Resumo: |
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... |
