@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/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3P44SHH",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}