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@Article{LopesBarNovAndCha:2014:MoQuÁg,
               author = "Lopes, Fernando Bezerra and Barbosa, Cl{\'a}udio Clemente Faria 
                         and Novo, Evlyn M{\'a}rcia Le{\~a}o de Moraes and Andrade, 
                         Eunice M. de and Chaves, Luiz C. G.",
          affiliation = "DENA/CCA/UFC and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         DENA/CCA/UFC and DENA/CCA/UFC",
                title = "Modelagem da qualidade das {\'a}guas a partir de sensoriamento 
                         remoto hiperespectral",
              journal = "Revista Brasileira de Engenharia Agr{\'{\i}}cola e Ambiental",
                 year = "2014",
               volume = "18",
               number = "(Suplemento)",
                pages = "S13--S19",
                 note = "Setores de Atividade: Outras atividades profissionais, 
                         cient{\'{\i}}ficas e t{\'e}cnicas.",
             keywords = "regi{\~a}o semi{\'a}rida, sensores hiperespectrias, {\'a}gua, 
                         semi-arid region, monitoring of water quality, hyperspectral 
                         sensor.",
             abstract = "Este estudo objetiva estimar as vari{\'a}veis limnol{\'o}gicas a 
                         partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados 
                         em 20 pontos no reservat{\'o}rio Or{\'o}s, Cear{\'a}, em 
                         mar{\c{c}}o de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os 
                         atributos: transpar{\^e}ncia de Secchi, turbidez, sedimentos 
                         inorg{\^a}nicos em suspens{\~a}o (SIS), condutividade 
                         el{\'e}trica da {\'a}gua (CE) e dados radiom{\'e}tricos. 
                         Posteriormente, foram realizadas an{\'a}lises de 
                         correla{\c{c}}{\~a}o entre o fator de reflect{\^a}ncia 
                         bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e 
                         transpar{\^e}ncia e gerados os modelos de regress{\~a}o simples. 
                         Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 
                         860,1679*FRl7201/0,6427), com um coeficiente de 
                         determina{\c{c}}{\~a}o (R2) de 0,90. Para a vari{\'a}vel 
                         turbidez, o modelo de regress{\~a}o ajustado foi Turb = ((FRl720 
                         0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regress{\~a}o 
                         ajustado para a transpar{\^e}ncia foi Transp = ((-FRl653 + 
                         0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regress{\~a}o 
                         ajustado para a condutividade el{\'e}trica foi CE = ((-FRl632 + 
                         0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os 
                         valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos 
                         desenvolvidos indicam que as vari{\'a}veis limnol{\'o}gicas 
                         podem ser quantificadas remotamente. ABSTRACT: This study aimed to 
                         estimate limnological parameters using remote sensing data. Data 
                         were sampled in 20 sites in the Or{\'o}s reservoir in Cear{\'a} 
                         State, Brazil in March/2011 and August/2012. Secchi transparency, 
                         turbidity, suspended inorganic sediments (SIS), transparency, 
                         electrical conductivity of water (CE), and radiometric data were 
                         analysed. After sampling the data were submitted to correlation 
                         and regression analysis between the bidirectional reflectance 
                         factor (FR) and SIS, CE, turbidity and transparency data. For 
                         estimating SIS the adjusted model was the potential model (SIS = 
                         860.1679*FRl7201/0.6427) with a coefficient of determination (R2) 
                         of 0.90. For turbidity the best model was represented by euqation 
                         Turb = (FRl720 0.0217)/0.0017 providing a R2 of 0.90 and the best 
                         model for transparency was Transp = (-FRl653 + 0.171)/0.1375 with 
                         an R2 of 0.92. For the electrical conductivity of water the CE = 
                         (-FRl632 + 0.5352)/1.6278 was the best with a R2 of 0.93. For all 
                         these models, p-value was smaller than 0.001. These models seems 
                         to be reliable and indicate that these limnological variables can 
                         be estimated using in situ remote sensing data.",
                 issn = "1415-4366",
                label = "lattes: 9857505876280820 3 LopesBarNovAndCha:2014:MoQu{\'A}g",
             language = "pt",
           targetfile = "Lopes et al 2014.pdf",
                  url = "http://www.agriambi.com.br/revista/v18ns/v18nsa03.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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