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@MastersThesis{Martins:2017:SeMoAt,
               author = "Martins, Vitor Souza",
                title = "Seasonal monitoring of atmospheric constituents using multi-angle 
                         MODIS data as support for atmospheric correction in the Amazon 
                         region",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2017",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2017-05-26",
             keywords = "aerosol monitoring, MAIAC-MODIS products, atmospheric correction, 
                         Amazon atmosphere, monitoramento do aerossol, produto MAIAC-MODIS, 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica, Amaz{\^o}nia.",
             abstract = "Satellite data provide the only viable means for systematic 
                         monitoring of remote and large ecosystem, such as Amazon. However, 
                         atmospheric attenuation distorts optical remote sensing 
                         measurements, and therefore, accurate atmospheric correction (A/C) 
                         is a key requirement for retrieving reliable surface reflectance 
                         (R\$_{sup}\$). In this sense, the knowledge of the seasonal 
                         patterns of cloud cover and atmospheric constituents is essential 
                         for remote sensing applications. Multi-angle Implementation of 
                         Atmospheric Correction (MAIAC) is a new Moderate Resolution 
                         Imaging Spectroradiometer (MODIS) algorithm that combines time 
                         series approach and image processing to derive surface reflectance 
                         and atmosphere products, such as aerosol optical depth (AOD), 
                         columnar water vapor, and cloud mask. In this research, three main 
                         analyses were performed: (i) validation of MAIAC AOD retrievals 
                         using ground-data from 19 AERONET sites in the South America; (ii) 
                         evaluation of seasonal pattern of cloud cover and key atmospheric 
                         constituents over the Amazon basin; and (iii) assessment of AC 
                         methods (6SV, ACOLITE and Sen2Cor) applied to MultiSpectral 
                         Instrument (MSI) Sentinel-2 image over Amazon floodplain lakes. In 
                         the first analysis (i), MAIAC AOD Terra/Aqua retrievals showed 
                         high agreement with ground-based AERONET measurements, with 
                         correlation coefficient (R) close to unity (R\$_{terra}\$: 0.956 
                         and R\$_{Aqua}\$: 0.949). However, MAIAC accuracy varies with 
                         land cover type, and comparisons revealed a high fitness for 
                         cropland, forest, savanna and grassland covers, with more than 
                         66\% of retrievals within the expected error 
                         (\$\Delta\$4AOD=\$\pm\$0.05\$^{\ast}\$AOD\$\pm\$0.05) 
                         and R exceeding 0.8 for both Terra and Aqua products. Over bright 
                         surfaces, however, MAIAC retrievals showed lower correlation than 
                         those of vegetated areas, and overestimated retrievals over 
                         shrubland and barren areas. In the second analysis (ii), the 
                         seasonal pattern of cloud cover and key atmospheric constituents 
                         presented clear distinction amongst four Amazon regions, with 
                         relative high (low) cloud cover and low (high) atmospheric loading 
                         during wet (dry) season, exception for water vapor content. The 
                         sub-basin analysis showed that Negro and Caqueta-Japur{\'a} 
                         sub-basins are under quasi-constant cloud cover (80-100\%) 
                         throughout the year, while High-Madeira and Tapajos present a 
                         cloudiness regime during dry season. For the temporal analysis, 
                         drought years present the most critical regimes of aerosol 
                         loading, with a peak in September. In the last analysis (iii), A/C 
                         results of the MSI visible bands illustrate the limitation of the 
                         methods over dark lakes (R\$_{sup}\$ < 1\%), and a better match 
                         of the Rsup shape compared with in-situ measurements over turbid 
                         lakes, although the accuracy varied depending on the spectral 
                         bands and methods. Particularly above 705 nm, R\$_{sup}\$ was 
                         highly affected by adjacent effects of forest, and the proposed 
                         adjacency effect correction minimized the spectral distortions in 
                         R\$_{sup}\$ (RMSE < 0.006). In conclusion, the availability of 
                         multi-angle MODIS products contributes with consistent information 
                         for both analyses of seasonal constituents and atmospheric 
                         correction, what opens a new endeavour for remote sensing studies 
                         over Amazon basin. Particularly for inland water, future studies 
                         should be focused on distinct surface-atmosphere conditions to 
                         assess the quality of these A/C methods. RESUMO: Os dados orbitais 
                         fornecem uma {\'u}nica alternativa vi{\'a}vel para o 
                         monitoramento sistem{\'a}tico de ecossistemas como a 
                         Amaz{\^o}nia. No entanto, a atenua{\c{c}}{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rica da radia{\c{c}}{\~a}o solar distorce as medidas 
                         realizadas por sensores {\'o}pticos, portanto uma acurada 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica se torna indispens{\'a}vel 
                         para se obter dados consistentes de reflect{\^a}ncia de 
                         superf{\'{\i}}cie (R\$_{sup}\$). Nesse sentido, o conhecimento 
                         dos padr{\~o}es sazonais dos principais constituintes 
                         atmosf{\'e}ricos e da frequ{\^e}ncia de nuvens {\'e} essencial 
                         para as aplica{\c{c}}{\~o}es do sensoriamento remoto 
                         {\'o}ptico. Multi-angle Implementation of Atmospheric Correction 
                         (MAIAC) {\'e} um novo algoritmo aplicado ao sensor Moderate 
                         Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Esse algoritmo 
                         utiliza a abordagem do processamento de s{\'e}rie temporal de 
                         imagens para gera{\c{c}}{\~a}o de produtos em reflect{\^a}ncia 
                         de superf{\'{\i}}cie e extra{\c{c}}{\~a}o de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es atmosf{\'e}ricas, como a profundidade 
                         {\'o}ptica do aerossol (aerosol optical depth, AOD), a coluna de 
                         vapor d\${'}\${\'a}gua e a m{\'a}scara de nuvem. Nesta 
                         pesquisa foram realizadas tr{\^e}s principais an{\'a}lises: (i) 
                         a valida{\c{c}}{\~a}o do produto MAIAC AOD utilizando 
                         medi{\c{c}}{\~o}es in-situ de 19 esta{\c{c}}{\~o}es da AERONET 
                         distribu{\'{\i}}das na Am{\'e}rica do Sul; (ii) a an{\'a}lise 
                         dos padr{\~o}es espa{\c{c}}o-temporais referentes {\`a} 
                         frequ{\^e}ncia de nuvens e dos principais constituintes 
                         atmosf{\'e}ricos na regi{\~a}o Amaz{\^o}nica; e (iii) a 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o de m{\'e}todos de corre{\c{c}}{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rica (6SV, ACOLITE e Sen2Cor) aplicados ao sensor MSI 
                         / Sentinel-2 em lagos de v{\'a}rzea na Amaz{\^o}nia. Na primeira 
                         an{\'a}lise (i), as estimativas de AOD do MAIAC Terra e Aqua 
                         demonstraram uma alta concord{\^a}ncia com as 
                         medi{\c{c}}{\~o}es in-situ da AERONET, com coeficientes de 
                         correla{\c{c}}{\~a}o (R) iguais a 0.956 (Terra) e 0.949 (Aqua). 
                         A acur{\'a}cia do MAIAC varia com o tipo de cobertura. As 
                         compara{\c{c}}{\~o}es revelaram uma alta concord{\^a}ncia das 
                         estimativas de AOD em {\'a}reas com agricultura, floresta, savana 
                         e pastagem - mais de 66\% das estimativas ficaram dentro do erro 
                         esperado 
                         (\$\Delta\$4AOD=\$\pm\$0.05\$^{\ast}\$AOD\$\pm\$0.05) 
                         e com R excedendo 0.8 para ambas as plataformas Terra e Aqua. No 
                         entanto, em {\'a}reas com alta reflect{\^a}ncia de 
                         superf{\'{\i}}cie (bright surfaces), as estimativas do MAIAC 
                         demonstraram uma baixa correla{\c{c}}{\~a}o quando comparadas 
                         {\`a}quelas em {\'a}reas vegetadas, em que se observa uma 
                         superestimativa dos valores para regi{\~o}es sem 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o ({\'a}ridas) ou des{\'e}rticas. Na segunda 
                         an{\'a}lise (ii), o padr{\~a}o sazonal dos constituintes 
                         atmosf{\'e}ricos apresentou uma clara diferen{\c{c}}a entre os 
                         padr{\~o}es sazonais das 4 regi{\~o}es amaz{\^o}nicas 
                         (noroeste, central, nordeste e sul), com uma alta (baixa) 
                         cobertura de nuvens e baixa (alta) carga atmosf{\'e}rica durante 
                         o per{\'{\i}}odo {\'u}mido (seco), com exce{\c{c}}{\~a}o para 
                         as concentra{\c{c}}{\~o}es de vapor d\${'}\${\'a}gua. Os 
                         resultados por sub-bacias demonstraram que as bacias do Negro e da 
                         Caqueta-Japur{\'a} s{\~a}o fortemente afetadas pela alta 
                         frequ{\^e}cia de nuvens (80 100\%) ao longo do ano, enquanto 
                         Alto-Madeira e Tapaj{\'o}s apresentam uma janela temporal de 3 a 
                         4 meses durante a esta{\c{c}}{\~a}o seca com baixa cobertura de 
                         nuvens. Na an{\'a}lise temporal, os anos de seca extrema na 
                         regi{\~a}o apresentaram as maiores cargas de aerossol, com os 
                         picos em setembro. Na an{\'a}lise (iii), os resultados da 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica nas bandas do 
                         vis{\'{\i}}vel ilustram a limita{\c{c}}{\~a}o dos m{\'e}todos 
                         para os lagos com R\$_{sup}\$ < 1\% (dark lakes), enquanto em 
                         lagos de {\'a}guas t{\'u}rbidas h{\'a} um melhor desempenho em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o a forma e amplitude das curvas espectrais, 
                         embora a acur{\'a}cia varie conforme a banda espectral e o 
                         m{\'e}todo de corre{\c{c}}{\~a}o. Em bandas espectrais com 
                         comprimentos de onda superiores a 705 nm, os valores de 
                         R\$_{sup}\$ foram fortemente afetados pelos efeitos de 
                         adjac{\^e}ncia relacionados {\`a} floresta, e o m{\'e}todo 
                         proposto para corre{\c{c}}{\~a}o da adjac{\^e}ncia minimizou as 
                         distor{\c{c}}{\~o}es espectrais nos valores de R\$_{sup}\$ 
                         (RMSE < 0.006). Como conclus{\~a}o geral, a disponibilidade dos 
                         produtos multi-angulares do MAIAC contribui com uma nova fonte 
                         consistente de informa{\c{c}}{\~o}es para ambas as an{\'a}lises 
                         de sazonalidade dos constituintes e corre{\c{c}}{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rica, o que abre novos esfor{\c{c}}os para 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es na Amaz{\^o}nia. Para {\'a}guas 
                         interiores em particular, os estudos futuros devem focar na 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o dos m{\'e}todos de corre{\c{c}}{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rica em diferentes condi{\c{c}}{\~o}es de carga 
                         {\'o}ptica e de tipos de {\'a}gua.",
            committee = "Novo, Evlyn M{\'a}rcia Le{\~a}o de Moraes (presidente) and 
                         Barbosa, Cl{\'a}udio Clemente Faria (orientador) and Carvalho, 
                         Lino Augusto Sander de (orientador) and Shimabukuro, Yosio Edemir 
                         and Antunes, Mauro Antonio Homem",
         englishtitle = "Monitoramento sazonal dos constituintes atmosf{\'e}ricos 
                         utilizando dados multiangulares do sensor MODIS como suporte para 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica na regi{\~a}o 
                         Amaz{\^o}nica",
             language = "en",
                pages = "175",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3P44SHH",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3P44SHH",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "23 nov. 2020"
}


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