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@PhDThesis{Londe::CoEsFi,
               author = "Londe, Luciana de Resende",
                title = "Comportamento espectral do fitopl{\^a}ncton de um 
                         reservat{\'o}rio brasileiro eutrofizado – ibitinga (sp)",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2008-07-18",
             keywords = "comportamento espectral, fitopl{\^a}ncton, cianobact{\'e}rias, 
                         reservat{\'o}rio eutrofizado, florescimento, detec{\c{c}}{\~a}o 
                         de pigmentos, clorofila-a, radiometria, spectral behavior, 
                         phytoplankton, cyanobacteria, eutrophic reservoir, algal blooms, 
                         pigment detection, chlorophyll-a, radiometry.",
             abstract = "Este trabalho teve o objetivo de caracterizar o comportamento 
                         espectral da comunidade fitoplanct{\^o}nica presente em um 
                         reservat{\'o}rio hipereutrofizado e verificar as 
                         rela{\c{c}}{\~o}es entre os espectros e as propriedades 
                         f{\'{\i}}sico-qu{\'{\i}}micas e biol{\'o}gicas do sistema. Os 
                         dados foram adquiridos no Reservat{\'o}rio de Ibitinga (SP), em 
                         51 esta{\c{c}}{\~o}es amostrais, de 24 a 28/10/2005. Foram 
                         encontrados 53 t{\'a}xons nas amostras analisadas, sendo 
                         CYANOPHYCEAE a classe dominante. Os dados foram analisados sob 
                         diferentes abordagens, incluindo raz{\~o}es espectrais, 
                         an{\'a}lise derivativa, remo{\c{c}}{\~a}o do cont{\'{\i}}nuo 
                         e mapeamento por {\^a}ngulo espectral. Tamb{\'e}m foram feitos 
                         agrupamentos com base na posi{\c{c}}{\~a}o do pico de maior 
                         reflect{\^a}ncia, na concentra{\c{c}}{\~a}o de clorofila e 
                         atrav{\'e}s do m{\'e}todo K-means. O modelo que obteve melhor 
                         desempenho foi a regress{\~a}o para valores de NDVI do grupo de 
                         espectros com maior pico na regi{\~a}o do verde (R2 = 0.98), 
                         considerando o valor m{\'a}ximo na regi{\~a}o do infravermelho 
                         pr{\'o}ximo e o valor m{\'{\i}}nimo na regi{\~a}o do vermelho. 
                         Este {\'{\i}}ndice foi testado devido {\`a} similaridade dos 
                         espectros de algumas amostras com espectros de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o terrestre, provocada pela maior 
                         influ{\^e}ncia do espalhamento das c{\'e}lulas 
                         fitoplanct{\^o}nicas em compara{\c{c}}{\~a}o {\`a} 
                         absor{\c{c}}{\~a}o de energia pela {\'a}gua nesta mesma 
                         regi{\~a}o. V{\'a}rios modelos testados n{\~a}o tiveram bom 
                         desempenho devido ao intervalo grande de valores e {\`a} 
                         impossibilidade de subdividir grupos de teste com a 
                         consist{\^e}ncia estat{\'{\i}}stica necess{\'a}ria. Na 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o do mapeamento por {\^a}ngulo espectral, 
                         houve um padr{\~a}o de diferencia{\c{c}}{\~a}o nos grupos 
                         definidos pelo algoritmo, por{\'e}m, o fator determinante 
                         n{\~a}o foi a domin{\^a}ncia de g{\^e}neros ou a 
                         composi{\c{c}}{\~a}o de pigmentos, mas sim o conjunto de 
                         caracter{\'{\i}}sticas f{\'{\i}}sicas, qu{\'{\i}}micas e 
                         biol{\'o}gicas. As an{\'a}lises derivativas e raz{\~o}es 
                         espectrais apontam a regi{\~a}o do infravermelho pr{\'o}ximo 
                         como a mais adequada para o desenvolvimento de modelos 
                         matem{\'a}ticos para este conjunto de dados, por{\'e}m h{\'a} 
                         necessidade de an{\'a}lises mais criteriosas, pois amostras de 
                         valores extremos influenciam no desenvolvimento do modelo, que 
                         deve se ajustar {\`a} escala necess{\'a}ria para incluir todo o 
                         intervalo de valores das amostras. This work aimed to characterize 
                         phytoplankton spectral behavior in a eutrophic reservoir and 
                         verify relations among spectral features and physical, chemical 
                         and biologic data. Field measurements were conducted from 24 to 
                         28/october/2005 at Ibitinga Reservoir (SP, Brazil). CYANOPHYCEAE 
                         was the dominant class. Data were analyzed using spectral ratios, 
                         derivative analysis, continuum removal and spectral angle mapping. 
                         Data subsets were created based on the spectral position of the 
                         highest peak, chlorophyll-a concentration and using K-means 
                         method. NDVI for green peak spectra was the best regression model 
                         (R2 = 0.98). This index was tested due to the spectral similarity 
                         to terrestrial vegetation, caused by phytoplanktonic cell 
                         scattering. It was not possible to apply some models to data 
                         subsets because of the reduced size of samples in each subset. On 
                         the other hand, it was difficult to manage the whole set of 
                         variables because of extreme valuesfound in the system. The 
                         application of spectral angle mapping algorithm made it possible 
                         to define groups of samples based on physical, chemical and 
                         biologic characteristics, but not apparently related to pigment 
                         composition or genus dominance. According to derivative analysis 
                         and spectral ratios results, near infrared is the most promising 
                         region for developing mathematical models, but some care should be 
                         taken to avoid misinterpretation caused by extreme values.",
            committee = "Galv{\~a}o, Dr. L{\^e}nio Soares and Novo, Dra. Evlyn 
                         M{\'a}rcia Le{\~a}o de Moraes and Calijuri, Dra. Maria do Carmo 
                         and Barbosa, Dr. Cl{\'a}udio Clemente de Faria and Stech, Dr. 
                         Jos{\'e} Luiz and Yunes, Dr. Jo{\~a}o Sarkis and Ciotti, Dra. 
                         Aurea Maria",
         englishtitle = "Cyanobacteria spectral behaviour in a brazilian eutrophic 
                         reservoir",
             language = "pt",
                pages = "223",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK3Y/VcdAc",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK3Y/VcdAc",
           targetfile = "tese_Luciana_Londe.pdf",
        urlaccessdate = "08 maio 2024"
}


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