@MastersThesis{Valério:2009:UsSeRe,
author = "Val{\'e}rio, Aline de Matos",
title = "Uso do sensoriamento remoto orbital e de superf{\'{\i}}cie para
o estudo do comportamento espectral do corpo de {\'a}gua do
reservat{\'o}rio de Manso, MT, Brasil",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2009",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2009-05-25",
keywords = "reservat{\'o}rio, caracteriza{\c{c}}{\~a}o espectral,
componentes opticamente ativos, MODIS, qualidade da {\'a}gua,
resevoir, spectral caracterization, optically active components,
MODIS, water quality.",
abstract = "O monitoramento da qualidade da {\'a}gua de um reservat{\'o}rio
permite a preserva{\c{c}}{\~a}o do ambiente associado al{\'e}m
de trazer benef{\'{\i}}cios s{\'o}cio-econ{\^o}micos. O
sensoriamento remoto permite este monitoramento de forma
sin{\'o}ptica ao considerar as escalas espaciais e temporais
necess{\'a}rias para a an{\'a}lise de um ecossistema
aqu{\'a}tico. O sensor Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer (MODIS) apresenta-se como uma boa fonte de dados
para aplica{\c{c}}{\~o}es em corpos de {\'a}gua continentais. O
objetivo desta disserta{\c{c}}{\~a}o {\'e} contribuir para a
caracteriza{\c{c}}{\~a}o espectral do reservat{\'o}rio de
Manso, MT, utilizando dados do sensor MODIS assim como in situ.
Foram compilados dados limnol{\'o}gicos coletados na {\'a}rea de
estudo em campanhas pret{\'e}ritas e por uma b{\'o}ia
instrumentada fundeada no reservat{\'o}rio, assim como dados
limnol{\'o}gicos e espectrais da campanha realizada em 2008. Este
conjunto de dados foi submetido a m{\'e}todos anal{\'{\i}}ticos
tais como mapeamento por {\^a}ngulo espectral, an{\'a}lise
derivativa, krigeagem ordin{\'a}ria, classifica{\c{c}}{\~a}o
por k-m{\'e}dia e fragmentador assim{\'e}trico. Utilizando as
imagens do produto MYD09 do sensor MODIS, dos dias da coleta de
2008, foram aplicados o modelo linear de mistura espectral e a
classifica{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o supervisionada k-m{\'e}dia. A
an{\'a}lise conjunta dos dados limnol{\'o}gicos e espectrais,
mostrou uma compartimenta{\c{c}}{\~a}o do reservat{\'o}rio em
duas regi{\~o}es distintas: a do bra{\c{c}}o de entrada do rio e
a do corpo do reservat{\'o}rio. No bra{\c{c}}o do rio, foi
observado maior concentra{\c{c}}{\~a}o de clorofila-a e
sedimento em suspens{\~a}o que no corpo do reservat{\'o}rio, que
por sua vez apresentou maior quantidade de mat{\'e}ria
org{\^a}nica. As an{\'a}lises realizadas tamb{\'e}m permitiram
identificar a estratifica{\c{c}}{\~a}o do corpo de {\'a}gua
durante a campanha de 2008, al{\'e}m do mergulho do rio {\`a}
medida que se adentra ao reservat{\'o}rio. Com o objetivo de
obter um algoritmo espec{\'{\i}}fico que pudesse estimar
concentra{\c{c}}{\~a}o de clorofila-a para este
reservat{\'o}rio, foi desenvolvido um modelo de regress{\~a}o
polinomial utilizando dados de clorofila-a e MYD09. A an{\'a}lise
da regress{\~a}o polinomial encontrou um R^2 de 0,69. Assim,
conclui-se que o sensor MODIS foi apto para monitorar os
constituintes opticamente ativos do reservat{\'o}rio de Manso e
ainda modelar a estimativa de concentra{\c{c}}{\~a}o de
clorofila-a. ABSTRACT: The monitoring of water quality of a
reservoir allows for preservation of the environment as well as
bringing social-economic benefits. Remote Sensing accomplishes
this monitoring in a synoptic way, because it considers spatial
and time scales necessary to evaluate an aquatic ecosystem. For
this, a Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)
sensor provides good resource data for continental water
applications. The goal of this assessment is, through in situ data
and MODIS scenes, to contribute the spectral characterization of
the Manso Reservoir, MT, Brazil. The in situ data set was
comprised of three things: limnological data collected previously
by campaign, data collected by a sensor buoy anchored in the
reservoir, and limnological and spectral data collected in the
2008 campaign. This data was subjected to analytical methods like
spectral angle mapping, derivative analysis, ordinary krigeage,
k-means classification and asymmetric fragmentation. Using the
MYD09 scenes of the MODIS sensor for the 2008 campaign it was
applied the spectral mixture linear model and the non-supervised
k-means classification. Spectral and limnological data analysis
shows a partitioning of the reservoir in two different areas: the
river arm and the water body. In the river arm chlorophyll-a and
suspension sediment was observed. The water body contained a large
amount of dissolved organic matter. The analysis also identified a
stratification layer in the water body, and revealed the underflow
of the river as it enters the reservoir. A polynomial regression
model was developed in order to create a specific algorithm that
could estimate the chlorophyll-a concentration for this reservoir
using chlorophyll-a concentration data and MYD09 scenes. The
regression analysis developed a fourth-order polynomial algorithm
(R^2=0.69) that was the best fit for the data. Thus, we conclude
that the MODIS sensor was able to monitor the active optical
components of the Manso reservoir and model the chlorophyll-a
concentration estimate.",
committee = "Lorenzzetti, Jo{\~a}o Antonio (presidente) and Stech, Jos{\'e}
Luiz (orientador) and Kampel, Milton (orientador) and Novo, Evlyn
Marcia Le{\~a}o de Moraes and Assireu, Arcilan Trevenzoli and
Abe, Donato Seiji",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Use of orbital and surface remoto sensing to the study of the
spectral signature of the reservoir water Body, MT, Brazil",
language = "pt",
pages = "117",
ibi = "8JMKD3MGP8W/359CSQ5",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/359CSQ5",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "05 maio 2024"
}