Utilização de imagens de satélite para predição de clorofila-a e sólidos suspensos em corpos d'água: estudo de caso da Represa do Lobo/SP (2019)
- Authors:
- Autor USP: GUIMARÃES, TAINÁ THOMASSIM - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SHS
- Subjects: QUALIDADE DA ÁGUA; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; CLOROFILA; SENSORIAMENTO REMOTO
- Keywords: Sólidos suspensos; Sentinel
- Language: Português
- Abstract: Medidas complementares ao monitoramento in situ da qualidade da água podem ser obtidas por meio de sensoriamento remoto, sendo clorofila-a e sólidos suspensos alguns dos parâmetros que podem ser estimados. Este trabalho teve como objetivo explorar técnicas de processamento de imagens, análises estatísticas e de inteligência artificial com o objetivo de predizer e modelar as concentrações de clorofila-a e sólidos suspensos totais na Represa do Lobo/SP. Metodologicamente, foram realizadas coletas em campo, em três diferentes datas, para amostragem de água e posterior análise laboratorial. Os resultados limnológicos foram analisados, modelados e comparados com imagens processadas do satélite Sentinel-2. Análises de regressão e redes neurais artificiais (RNA) foram exploradas para gerar modelos de predição para a área de estudo. Os resultados indicam que métodos de regressão podem não ser adequados para capturar as relações lineares e/ou não-lineares entre os compostos de interesse e as respostas espectrais da água recebidas pelo satélite, indicando a capacidade das redes neurais em modelar relações mais complexas. Através da integração da resposta que o sensor MSI do satélite Sentinel-2 coletou nas regiões do visível ao infravermelho médio e de RNAs foi possível modelar a concentração de clorofila-a, com valores de R2 superiores a 0,65 e de RMSE inferiores a 2,5 ug/L, e gerar mapas que permitam seu monitoramento temporal e análise espacial na área de estudo. Os resultados para SST não foram satisfatórios devido à complexidade óptica do ambiente analisado, bem como as baixas concentrações de SST na represa. Portanto, a integração de dados de sensoriamento remoto no mapeamento de corpos d'água com a aplicação de redes neurais na análise de dados é uma abordagem promissora para prever clorofila-a e sólidos suspensos, bem como suas variações temporais e espaciais.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 23.05.2019
-
ABNT
GUIMARÃES, Tainá Thomassim. Utilização de imagens de satélite para predição de clorofila-a e sólidos suspensos em corpos d'água: estudo de caso da Represa do Lobo/SP. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-03092019-160041/. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Guimarães, T. T. (2019). Utilização de imagens de satélite para predição de clorofila-a e sólidos suspensos em corpos d'água: estudo de caso da Represa do Lobo/SP (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-03092019-160041/ -
NLM
Guimarães TT. Utilização de imagens de satélite para predição de clorofila-a e sólidos suspensos em corpos d'água: estudo de caso da Represa do Lobo/SP [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-03092019-160041/ -
Vancouver
Guimarães TT. Utilização de imagens de satélite para predição de clorofila-a e sólidos suspensos em corpos d'água: estudo de caso da Represa do Lobo/SP [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18139/tde-03092019-160041/ - Geometry accuracy of DSM in water body margin obtained from an RGB camera with NIR band and a multispectral sensor embedded in UAV
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