Estimativas da temperatura superficial da água por sensores remotos : acurácia e aplicabilidade com modelos de temperatura

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Tavares, Matheus Henrique
• Orientador(a): Marques, David Manuel Lelinho da Motta
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Temperatura da água; Landsat; Rios; Modelos matemáticos; Lagos costeiros; Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS); Mangueira, Lagoa (RS); Indiana (Estados Unidos)
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/194930

Esta dissertação avaliou a acurácia de estimativas da temperatura superficial da água (TSA) de rios e lagos utilizando dois sensores remotos, e a aplicabilidade de modelos de temperatura da água de rios em conjunto com estes dados. O trabalho foi dividido em dois capítulos principais, o primeiro focando em lagos e o segundo em rios. No Capítulo 2 foi estudada a acurácia da estimativa da temperatura superficial da Lagoa Mangueira utilizando os sensores Landsat 7 ETM+, este com aplicação de diferentes métodos, e MODIS, utilizando seus produtos MOD11 e MOD28. Verificou-se que o MOD11 e a aplicação da equação de transferência radiativa (RTE) com as imagens Landsat se mostraram as melhores opções, com REQM próximos a 1 C. Também foi verificado que esta equação é bastante sensível aos parâmetros de entrada, mas que os parâmetros de correção obtidos pelo AtmCorr são consistentes, apesar da perda de desempenho quando há alta quantidade de vapor d’água na atmosfera. Além disso, foi analisada a sensibilidade da acurácia a duas variáveis, a emissividade e os parâmetros atmosféricos, e verificados os impactos dos efeitos de superfície nas estimativas da TSA, em especial o efeito de pele fria, que resulta em uma subestimatação média da temperatura, observado na maior parte dos trabalhos neste tema. No Capítulo 3 foi analisada a consistência de séries contínuas da temperatura de um rio geradas por dois modelos de temperatura de rios, o air2stream e um modelo estocástico, calibrados com dados derivados dos sensores Landsat 7 ETM+ e MODIS, este após o uso de uma técnica de downscale. Verificou-se que é possível gerar séries contínuas e consistentes da temperatura de rios utilizando o modelo air2stream calibrado com estes dados. Contudo, esta aplicação está atrelada à acurácia da estimativa da TSA pelo Landsat 7 ETM+, que é inferior à estimativa em lagos, principalmente devido ao tamanho dos pixels e o efeito do entorno do rio na radiância captada pelo sensor devido à reflexão da água. Nesta estimativa, novamente a aplicação da RTE com AtmCorr se mostrou a melhor opção, com REQM próximo a 1,4 C. O desempenho da técnica de fusão de imagens foi bastante fraco, e os critérios de seleção desenvolvidos se mostraram cruciais para uma incorporação apenas dos dados mais acurados. Em virtude deste baixo desempenho, o uso das imagens MODIS junto com as Landsat mostrou pouca resposta pelo modelo, apesar de indicar que mais dados podem melhorar sua performance. Ainda assim, o modelo mostrou um boa performance utilizando apenas os dados do Landsat na sua calibração, e esta abordagem tem grande potencial para ser aplicada em rios sem dados medidos de temperatura, como em análise de tendências das séries temporais da temperatura e na modelagem de rios tributários para aplicação em modelos ecológicos de lagos.