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@MastersThesis{Curtarelli:2020:PaAlSe,
               author = "Curtarelli, Victor Pedroso",
                title = "Parametriza{\c{c}}{\~a}o de algoritmos 
                         semi\‐anal{\'{\i}}ticos para estimativa do coeficiente de 
                         atenua{\c{c}}{\~a}o difusa da {\'a}gua (Kd) do 
                         reservat{\'o}rio de Tr{\^e}s Marias/MG por sensoriamento 
                         remoto",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2020",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2020-06-25",
             keywords = "reservat{\'o}rios, propriedades {\'o}pticas inerentes, 
                         propriedades {\'o}pticas aparentes, sensoriamento remoto da 
                         transpar{\^e}ncia da {\'a}gua, algoritmo 
                         quasi-anal{\'{\i}}tico, water reservoir, inherent optical 
                         properties, apparent optical properties, remote sensing of water 
                         transparency, quasi-analytical algorithm.",
             abstract = "Reservat{\'o}rios s{\~a}o ambientes aqu{\'a}ticos 
                         constru{\'{\i}}dos pelo homem de grande import{\^a}ncia 
                         ambiental, positiva e negativamente, pois pela 
                         interrup{\c{c}}{\~a}o do fluxo de um rio ocorre a 
                         inunda{\c{c}}{\~a}o da bacia {\`a} montante no n{\'{\i}}vel 
                         definido pela cota m{\'a}xima da barragem, retendo a maior parte 
                         dos sedimentos carreados por sua bacia de capta{\c{c}}{\~a}o. 
                         Uma das formas de monitorar o impacto da antropiza{\c{c}}{\~a}o 
                         na bacia de drenagem sobre reservat{\'o}rios {\'e} medir o 
                         coeficiente de atenua{\c{c}}{\~a}o difusa da irradi{\^a}ncia 
                         descendente na coluna de {\'a}gua (\𝐾\𝑑), uma 
                         vez que o aporte de sedimentos, efluentes e res{\'{\i}}duos 
                         advindos das atividades humanas alteram as 
                         concentra{\c{c}}{\~o}es dos chamados constituintes da {\'a}gua, 
                         modificando suas propriedades {\'o}pticas. As medidas de 
                         irradi{\^a}ncia para c{\'a}lculo de \𝐾\𝑑 podem 
                         ser realizadas in-situ, por{\'e}m a custos elevados, tornando-se 
                         um m{\'e}todo n{\~a}o desej{\'a}vel para o monitoramento. 
                         Entretanto, uma alternativa {\'e} a estimativa de 
                         \𝐾\𝑑 a partir de medidas de reflect{\^a}ncia de 
                         sensoriamento remoto (\𝑅\𝑟\𝑠) de 
                         imagens de sat{\'e}lite por meio de algoritmo 
                         semi-anal{\'{\i}}tico calibrado e validado com dados de campo. 
                         Neste trabalho realizou-se a caracteriza{\c{c}}{\~a}o 
                         bio-{\'o}ptica do reservat{\'o}rio de Tr{\^e}s Marias/MG nos 
                         per{\'{\i}}odos de seca de 2013 e 2019 como suporte {\`a} 
                         implementa{\c{c}}{\~a}o de algoritmo para estimativa de 
                         \𝐾\𝑑 a partir de imagens do sat{\'e}lite 
                         Sentinel 2A com imagens do sensor Multspectral Instrument. As 
                         {\'a}guas de Tr{\^e}s Marias apresentaram maior 
                         penetra{\c{c}}{\~a}o da luz na coluna de {\'a}gua na 
                         regi{\~a}o do verde (~560 nm) e menor na do azul (~443 nm) e 
                         vermelho (~665 nm), nos quais a irradi{\^a}ncia descendente 
                         (\𝐸\𝑑) de subsuperf{\'{\i}}cie foi reduzida a 
                         1% em m{\'e}dia para o reservat{\'o}rio nos dois 
                         per{\'{\i}}odos analisados em: 8, 14 e 10 m para 443, 560 e 665 
                         nm respectivamente. A abordagem proposta para estimativa do 
                         \𝐾\𝑑 foi dividida em duas etapas: i) 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o de algoritmo parametrizado para Tr{\^e}s 
                         Marias para estimar os coeficientes de retroespalhamento 
                         (\𝑏\𝑏) e absor{\c{c}}{\~a}o (\𝑎); e, 
                         ii) aplica{\c{c}}{\~a}o dos dados de \𝑏\𝑏 e 
                         \𝑎 ao algoritmo de estimativa de \𝐾\𝑑 
                         calibrado e validado com dados de campo e ent{\~a}o aplicado em 
                         imagem MSI. A calibra{\c{c}}{\~a}o do algoritmo consistiu no 
                         ajuste de passos emp{\'{\i}}ricos para estimativa de \𝑎 
                         no comprimento de onda de refer{\^e}ncia que obteve um {\'o}timo 
                         ajuste com R2 igual a 0,93, e do coeficiente de decaimento do 
                         retroespalhamento do material particulado (\𝜂) que obteve 
                         um R2 igual a 0,41. J{\'a} a valida{\c{c}}{\~a}o foi realizada 
                         comparando-se os valores estimados de \𝐾\𝑑 e 
                         valores de \𝐾\𝑑 medidos em campo. Os resultados 
                         indicaram maior acur{\'a}cia para os valores 
                         \𝐾\𝑑 em 492 e 560 nm, o resultado para as 
                         estimativas de campo para todas as bandas envovidas teve um R2 de 
                         0,83, MAPE de 25% e RMSE de 0,24. Por fim, para a imagem 
                         concomitante ao campo de 2019, o algoritmo obteve valores mais 
                         acurados para as bandas em 443 e 492 nm em quest{\~a}o de Rē 
                         (0,43 e 0,70 respectivamente), MAPE (13,65 e 14,24% 
                         respectivamente) e RMSE (0,14 e 0,10 respectivamente) e decaimento 
                         da acur{\'a}cia para 560 nm, com Rē igual a 0,56, MAPE igual a 
                         38,32% e RMSE igual a 0,15. Os resultados indicaram que uma melhor 
                         corre{\c{c}}{\~a}o de glint MSI poder{\'a} melhorar o 
                         desempenho do algoritmo. Estes resultados permitiram, pela 
                         primeira vez, a calibra{\c{c}}{\~a}o e valida{\c{c}}{\~a}o de 
                         algoritmo semianal{\'{\i}}tico para estimativa do 
                         \𝐾\𝑑 das {\'a}guas do reservat{\'o}rio de 
                         Tr{\^e}s Marias utilizando medidas radiom{\'e}tricas de campo e 
                         sensor de m{\'e}dia RE. ABSTRACT: Water reservoirs are important 
                         manmade aquatic environment that ceases the river flux, flooding 
                         the watershed upstream, retaining most of the sediments carried by 
                         superficial runoffs. One way to assess the impact of 
                         anthropization in the drainage basin over water resources is to 
                         measure the diffuse attenuation of downwelling irradiance 
                         coefficient (\𝐾\𝑑) on the water column, once 
                         sediments, wastewaters and solid waste inputs changes the 
                         concentrations of the so-called optically active constituents 
                         (COAs), modifying the optical properties of water. The radiometric 
                         measurements to calculate \𝐾\𝑑 can be acquired 
                         in-situ over high cost, becoming an undesirable method for water 
                         monitoring. However, alternatively one can estimate 
                         \𝐾\𝑑 using remote sensing reflectance 
                         (\𝑅\𝑟\𝑠) satellite measurements and a 
                         parametrized semi analytical algorithm. As results, this study 
                         presents a bio optical characterization for Tr{\^e}s Marias 
                         reservoir for drought periods in 2013 and 2019, assisting the 
                         implementation of \𝐾\𝑑 algorithm. The results 
                         shows that the light penetration on the water column is higher for 
                         green (~560 nm) wavelengths, and lower for blue (~443 nm) and red 
                         (~665 nm) wavelengths, where the downwelling irradiance 
                         (\𝐸\𝑑) of subsurface was average reduced to 1% 
                         in 8, 14 and 10 m for 443, 560 and 665 nm respectively. The 
                         proposed algorithm follows two steps: i) algorithm parametrization 
                         and application to estimate the backscattering 
                         (\𝑏\𝑏) and absorption (\𝑎) 
                         coefficients; and, ii) \𝑏\𝑏 and \𝑎 data 
                         application as input for a parametrized \𝐾\𝑑 
                         algorithm using field data and then applied over MSI image. The 
                         proposed algorithm calibration uses exponential and linear 
                         approaches for QAA empirical steps, estimating \𝑎 for the 
                         reference wavelength that achieved R2 equal to 0.93, and the 
                         particulate backscattering slope with R2 equal to 0.41. The 
                         validation process compared the results for predict 
                         \𝐾\𝑑 and reference \𝐾\𝑑 . The 
                         algorithm achieved good results, as lower the 
                         \𝐾\𝑑 value the higher the accuracy, as occurred 
                         for 492 and 560 nm, the global result obtained R2 equal to 0.83, 
                         MAPE of 25% and RMSE equal to 0.24. At least, for the image the 
                         results showed lower accuracy, but with satisfactory results for 
                         443 and 492 nm regarding of MAPE (~14% each) and RMSE (0.14 and 
                         0.10 respectively) and 560 nm with MAPE equal to 38% and RMSE of 
                         0.15. The results showed a great improvement after a simple glint 
                         correction leading to conclude that the MSI images needed a better 
                         correction for this effect. This study allowed for the first time 
                         the parametrization of semi analytical algorithm to estimate 
                         \𝐾\𝑑 for Tr{\^e}s Marias waters using field 
                         radiometric measurements and medium spatial resolution 
                         satellites.",
            committee = "Novo, Evlyn M{\'a}rcia Le{\~a}o de Moraes (presidente) and 
                         Barbosa, Claudio Clemente Faria (orientador) and Kampel, Milton 
                         and Carvalho, Lino Augusto Sander de",
         englishtitle = "Spectral diffuse attenuation coefficient (Kd) semi-analytical 
                         algorithm parametrization for Tr{\^e}s Marias reservoir by remote 
                         sensing",
             language = "pt",
                pages = "111",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/42NHP88",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/42NHP88",
           targetfile = "publicacao_FA provisoria.pdf",
        urlaccessdate = "13 abr. 2021"
}


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