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Metadados

@MastersThesis{Ogashawara:2014:ReQuAn,
               author = "Ogashawara, Igor",
                title = "Re-parameterization of a quasi analytical algorithm and 
                         phycocyanin estimation for a tropical reservoir",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2014",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2014-03-10",
             keywords = "QAA, phycocyanin, bio-optical model, tropical reservoir, 
                         ficocianina, modelo bio-{\'o}ptico, reservat{\'o}rio tropical.",
             abstract = "The eutrophication of aquatic systems is a worldwide environmental 
                         problem. One of its main outcome is the algal bloom, including the 
                         potentially toxic algal which can affect human health. Because of 
                         the toxicity of the harmful algal blooms, environmental monitoring 
                         is needed, mainly in aquatic systems near to urban centers. The 
                         use of remote sensing for monitoring the algal blooms uses 
                         bio-optical modeling, which is based on the spectral behavior of 
                         the optically active components in the water to estimate their 
                         concentrations as well as their inherent optical properties 
                         (IOPs). The detection of cyanobacteria, one of the main phylum of 
                         harmful algal, occurs by the identification of a unique pigment in 
                         inland waters cyanobacteria, the phycocyanin (PC). Remote sensing 
                         techniques, such as the quasi-analytical algorithms (QAA) - a type 
                         of bio-optical model - have been used to the estimation of IOPs in 
                         aquatic systems using in situ hyperspectral data and satellite 
                         multispectral data. However there is not any QAA developed or 
                         evaluated in tropical inland waters. Therefore the goal of this 
                         research was to evaluate the need for the re-parameterization of a 
                         QAA and to re-parameterize one for tropical eutrophic inland 
                         waters. Radiometric, limnological and IOPs data were collected in 
                         the Funil Hydroeletric Reservoir, located between S{\~a}o Paulo 
                         and Rio de Janeiro States, Brazil. Results of the Normalized Root 
                         Mean Square Error (NRMSE) showed that for the application of QAA 
                         in tropical inland waters a re-parameterization is needed. Thus, 
                         the results of the re-parameterization showed an average NRMSE of 
                         36\% for the retrieval of the total absorption coefficients. The 
                         colored detrital matter (CDM) absorption coefficients were 
                         retrieved with an average NRMSE of 49\%. Phytoplankton absorption 
                         coefficients were retrieved with an average NRMSE of 74\%. PC 
                         concentration estimation from the estimated IOPs showed good 
                         results (NRMSE of 24.94\%) for the in situ hyperspectral dataset. 
                         Uncertainties in the estimations are mainly due to the lack of in 
                         situ data of PC absorption coefficients to calibrate the model. 
                         The re-parameterization was also applied for a synthetic dataset 
                         of the future Ocean \\& Land Color Imager (OLCI) sensor which 
                         will be part of Sentinel 3 satellite. The simulation of OLCI data 
                         was conducted using its spectral response function and it is 
                         enhanced because of its potentially use of environmental 
                         monitoring since its temporal resolution will be improved by the 
                         launch of 2 satellites working as a constellation. Overall results 
                         were encouraging since it is one of the first works to explore the 
                         estimation of IOPs in tropical inland waters through remote 
                         sensing. However, results also indicated the need for further fine 
                         tuning of the model, mainly in the estimation of total absorption 
                         coefficients. Therefore, the development of a QAA and the 
                         estimation of PC concentration in tropical inland waters are an 
                         important step for the development of a robust tool for improving 
                         water quality monitoring. RESUMO: A eutrofiza{\c{c}}{\~a}o de 
                         sistemas aqu{\'a}ticos {\'e} um problema recorrente em diversas 
                         parte do mundo. Uma de suas principais consequ{\^e}ncias {\'e} o 
                         florescimento de algas, e entre elas, as algas potencialmente 
                         t{\'o}xicas que podem ser prejudiciais para a sa{\'u}de humana. 
                         Devido a essa toxicidade, {\'e} necess{\'a}rio um monitoramento 
                         constante dessas flora{\c{c}}{\~o}es em ambientes 
                         aqu{\'a}ticos, principalmente pr{\'o}ximos aos centros urbanos. 
                         A utiliza{\c{c}}{\~a}o de sensoriamento remoto para o 
                         monitoramento de florescimento de algas ocorre por meio da 
                         modelagem bio-{\'o}ptica, que utiliza a resposta espectral dos 
                         componentes opticamente ativos na {\'a}gua para estimar a sua 
                         concentra{\c{c}}{\~a}o assim como as propriedades {\'o}pticas 
                         inerentes (POIs). A identifica{\c{c}}{\~a}o de 
                         cianobact{\'e}ria, um das principais classes de algas 
                         t{\'o}xicas, {\'e} ent{\~a}o realizada por meio de um pigmento 
                         {\'u}nico em cianobact{\'e}rias de {\'a}guas interiores que 
                         {\'e} a ficocianina (PC). T{\'e}cnicas de sensoriamento remoto, 
                         como os algoritmos quasi-anal{\'{\i}}ticos (QAAs), um tipo de 
                         modelo bio-{\'o}ptico, tem sido utilizados para a 
                         obten{\c{c}}{\~a}o das POIs em sistemas aqu{\'a}ticos por meio 
                         de dados hiperespectrais coletados in situ e dados multiespectrais 
                         provenientes de sat{\'e}lites. Entretanto, nenhum QAA foi 
                         desenvolvido ou avaliado para {\'a}guas interiores tropicais. 
                         Portanto o objetivo do presente estudo foi avaliar a necessidade 
                         de reparametrizar um QAA e realizar a reparametriza{\c{c}}{\~a}o 
                         do mesmo para {\'a}guas interiores eutrofizadas em uma 
                         regi{\~a}o tropical. Dados radiom{\'e}tricos, limnol{\'o}gicos 
                         e POIs foram coletados no Reservat{\'o}rio Hidrel{\'e}trico de 
                         Funil, localizado entre os estados de S{\~a}o Paulo e Rio de 
                         Janeiro. Resultados mostram que para a aplica{\c{c}}{\~a}o de 
                         QAA em {\'a}guas interiores tropicais {\'e} necess{\'a}ria uma 
                         reparametriza{\c{c}}{\~a}o, que foi avaliada por meio da Raiz do 
                         Erro M{\'e}dio Quadr{\'a}tico Normalizada (NRMSE). Dessa forma 
                         resultados da reparametriza{\c{c}}{\~a}o mostram um NRMSE de 
                         36\% para a m{\'e}dia dos coeficientes de absor{\c{c}}{\~a}o 
                         total. Os coeficientes de absor{\c{c}}{\~a}o da mat{\'e}ria 
                         residual colorida (CDM) foram estimados com a m{\'e}dia do NRMSE 
                         de 49\% j{\'a} os coeficientes de absor{\c{c}}{\~a}o do 
                         fitopl{\^a}ncton foram estimados com a m{\'e}dia do NRMSE de 
                         74\%. A estima{\c{c}}{\~a}o da concentra{\c{c}}{\~a}o de PC 
                         por meio das POIs estimadas mostram bons resultados (NRMSE de 
                         24.94\%) para o conjunto de dados hiperespectrais in situ. 
                         Incertezas das estima{\c{c}}{\~o}es ocorreram principalmente 
                         pela falta de dados emp{\'{\i}}ricos dos coeficientes de 
                         absor{\c{c}}{\~a}o de PC para a calibra{\c{c}}{\~a}o do 
                         modelo. A reparametriza{\c{c}}{\~a}o tamb{\'e}m foi aplicada 
                         para um conjunto sint{\'e}tico de dados do futuro sensor Ocean 
                         \\& Land Color Imager (OLCI) que far{\'a} parte do 
                         sat{\'e}lite Sentinel 3. A simula{\c{c}}{\~a}o dos dados do 
                         sensor OLCI foi realizada por sua fun{\c{c}}{\~a}o de resposta 
                         espectral e se destaca pela sua poss{\'{\i}}vel 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o para o monitorando ambiental devido a sua 
                         resolu{\c{c}}{\~a}o temporal que ser{\'a} ampliada pelo 
                         lan{\c{c}}amento de 2 sat{\'e}lites atuando em formato de 
                         constela{\c{c}}{\~a}o. Os resultados das etapas do trabalho 
                         foram estimulantes por ser um dos primeiros trabalhos a explorar a 
                         estima{\c{c}}{\~a}o de IOPs em {\'a}guas interiores tropicais 
                         por meio de sensoriamento remoto. Entretanto os resultados 
                         tamb{\'e}m indicam a necessidade de um aprimoramento, 
                         principalmente na estima{\c{c}}{\~a}o do coeficiente de 
                         absor{\c{c}}{\~a}o total, que {\'e} essencial para a 
                         estima{\c{c}}{\~a}o dos demais coeficientes de 
                         absor{\c{c}}{\~a}o. Portanto, o desenvolvimento de um QAA e a 
                         estima{\c{c}}{\~a}o da concentra{\c{c}}{\~a}o de PC em 
                         {\'a}guas interiores tropicais s{\~a}o um importante passo para 
                         o desenvolvimento de uma ferramenta robusta para o monitoramento 
                         da qualidade da {\'a}gua.",
            committee = "Kampel, Milton (presidente) and Stech, Jos{\'e} Luiz (orientador) 
                         and Tundisi, Jos{\'e} Galizia (orientador) and Mishra, Deepak 
                         Ranjan",
         englishtitle = "Re-parametriza{\c{c}}{\~a}o de um algoritmo quasi 
                         anal{\'{\i}}tico e estima{\c{c}}{\~a}o de ficociana para um 
                         reservat{\'o}rio tropical",
             language = "en",
                pages = "147",
                  ibi = "8JMKD3MGP5W34M/3FNS6NE",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP5W34M/3FNS6NE",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "23 nov. 2020"
}


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