<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<metadatalist>
	<metadata ReferenceType="Thesis">
		<site>mtc-m21d.sid.inpe.br 808</site>
		<holdercode>{isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S}</holdercode>
		<identifier>8JMKD3MGP3W34T/472R2QS</identifier>
		<repository>sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/06.03.16.34</repository>
		<lastupdate>2022:09.01.12.09.43 urlib.net/www/2021/06.04.03.40 simone</lastupdate>
		<metadatarepository>sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/06.03.16.34.50</metadatarepository>
		<metadatalastupdate>2022:09.18.19.49.53 sid.inpe.br/bibdigital@80/2006/04.07.15.50 administrator</metadatalastupdate>
		<secondarykey>INPE-18601-TDI/3238</secondarykey>
		<citationkey>Oliveira:2022:CaStSo</citationkey>
		<title>Remote sensing of the phytoplankton community structure in coastal waters: a case study in the south Brazil bight</title>
		<alternatetitle>Sensoriamento remoto da estrutura da comunidade fitoplanctônica em águas costeiras: um estudo de caso na Bacia de Santos</alternatetitle>
		<course>SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR</course>
		<year>2022</year>
		<date>2022-05-31</date>
		<thesistype>Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
		<numberofpages>151</numberofpages>
		<numberoffiles>1</numberoffiles>
		<size>19928 KiB</size>
		<author>Oliveira, Andréa de Lima,</author>
		<committee>Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes (presidente),</committee>
		<committee>Kampel, Milton (orientador),</committee>
		<committee>Rudorff, Natália (orientadora),</committee>
		<committee>Soppa, Mariana Altenburg,</committee>
		<committee>Devred, Emmanuel Claude,</committee>
		<committee>Brewin, Robert,</committee>
		<e-mailaddress>andrea.liolive@gmail.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
		<transferableflag>1</transferableflag>
		<keywords>phytoplankton size classes, time-series, remote sensing, satellite, MODIS, classes de tamanho do fitoplâncton, série temporal, sensoriamento remoto, satélite.</keywords>
		<abstract>Phytoplankton are responsible for most of the primary production in the oceans. Their dynamics are essential for ecological modelling and climate change studies. In this study, we analyzed distinct perspectives of remote sensing (RS) estimation of phytoplankton structure in optically-complex waters: (i) in a global perspective, we analyzed the challenges of estimating phytoplankton size classes (PSCs) from satellite, compared their performance in open-ocean and coastal waters, and discussed the elements that might be playing important roles; (ii) in a regional perspective, we used a coastal station in the South Brazil Bight (SBB), Southwestern Atlantic, as a case study to investigate how the phytoplankton pigments combined to other techniques (optical-microscopy and phytoplankton absorption coefficient) could be used to improve the estimation of phytoplankton assemblages in this region; (iii) and also, evaluated the application of remote sensing algorithms using abundance and spectral-based approaches applied to in situ and satellite-retrieval of PSCs to analyze their responses to temporal and spatial changes. Coastal waters presented a distinct pigments structure compared to the open ocean, however, their variability was not higher than open-ocean waters. The satellite-retrievals of chlorophyll-a concentrations (Chla) presented higher errors for coastal waters, with mean absolute error of 55% and 72% for open-ocean and coastal, respectively. The bias indicated an overestimation for coastal waters 7% and an underestimation 9% for open-ocean waters. The PSC model performance, on the other hand, varied with the size class considered, with picophytoplankton presenting the worst metrics. The SBB region presents complex meteo-oceanographic dynamics, with local upwellings, oceanic fronts, meanders and eddies. The phytoplankton community in the ANTARES-Ubatuba station is characterized by mixed assemblages composed mainly of diatoms, nanoflagellates, and picophytoplankton in mostly oligomesotrophic conditions (0.1<Chla<1 mg·m-3). However, this scenario can shift to a high phytoplankton biomass condition (Chla> 5 mg·m-3) in some events. The locally tuned PSC model parameters were close to the values estimated in previous studies. The spectral-based approach is indicated to studies in a changing ocean because it is based on the spectral changes, instead of in previously set biomass relationships. The seasonality of the satelliteretrieved PSCs in the SBB showed an overall pattern to be out-of-phase with sea surface temperature (SST), similarly to Chla. Our finds highlight the suitability of SST for future improvements in the regional tuning of the PSC model (correlation coefficient for Chla and SST &#961;=-0.35). To the best of our knowledge, this is the first study to evaluate these types of RS PSC models in the coastal area of SBB. Further improvements are needed but this study shows promising results, helping to understand future changes in phytoplankton assemblages in this region. RESUMO: O fitoplâncton é responsável pela maior parte da produção primária nos oceanos. Entender sua dinâmica é essencial para a modelagem ecológica e estudos de mudanças climáticas. Neste estudo, analisamos diferentes perspectivas de estimativa da estrutura da comunidade fitoplanctônica por sensoriamento remoto (SR) em águas opticamente complexas: (i) em uma perspectiva global, analisamos os desafios de estimar as classes de tamanho do fitoplâncton (do inglês Phytoplankton Size Classes - PSCs) a partir de dados de satélite, comparando seu desempenho em águas oceânicas e costeiras, e discutindo os elementos que podem estar desempenhando papéis importantes nessa relação; (ii) em uma perspectiva regional, utilizamos uma estação costeira na Bacia de Santos, Atlântico Sudoeste, como estudo de caso para investigar como os pigmentos fitoplanctônicos combinados a outras técnicas de microscopia óptica e coeficiente de absorção do fitoplâncton, poderiam ser utilizados para melhorar a estimativa de comunidades fitoplanctônicas nesta região; (iii) além disso, avaliamos a aplicação de algoritmos de sensoriamento remoto usando abordagens baseadas na abundância e em dados espectrais aplicadas à estimativa in situ e por satélite de PSCs para analisar suas respostas a mudanças temporais e espaciais. As águas costeiras apresentaram uma estrutura de pigmentos distinta, mas variabilidade similar às águas oceânicas. As estimativas das concentrações de clorofila-a (Chla) por satélite apresentaram maiores erros para águas costeiras, com erro absoluto médio de 50% e 72% para mar aberto e costeiro, respectivamente. O viés indicou um excesso de estimativa para águas costeiras 7% e uma subestimação 9% para águas de mar aberto. O desempenho do modelo PSC, por outro lado, variou com a classe de tamanho do fitoplâncton considerada. A região da Bacia de Santos apresenta dinâmicas meteo-oceanográficas complexas, com ressurgências locais, frentes oceânicas, meandros e vórtices. A comunidade fitoplanctônica da estação fixa ANTARES-Ubatuba é caracterizada por agrupamentos mistos compostos principalmente por diatomáceas, nanoflagelados e picofitoplâncton em condições predominantemente oligomesotróficas (0,1<Chla<1 mg·m-3). No entanto, este cenário pode mudar para uma condição de alta biomassa fitoplanctônica (Chla> 5 mg·m-3) em alguns eventos. Os parâmetros do modelo PSC ajustados localmente foram próximos dos valores estimados em estudos anteriores reportados na literatura. A abordagem espectral é indicada para estudos em um oceano em mudança porque é baseada nas respostas espectrais, ao invés de se basear nas relações de biomassa pré-definidas. A sazonalidade das PSCs obtidas por satélite na Bacia de Santos mostrou em geral, um padrão fora de fase com variações na temperatura da superfície do mar (TSM), semelhante a Chla. Nossos resultados indicam a relevância de se considerar variações da TSM em esforços futuros de aperfeiçoamento no ajuste regional de modelos para a estimativa de PSCs (coeficiente de correlação para Chla e TSM &#961;=-0,35). Até onde sabemos, este é o primeiro estudo a avaliar esses tipos de modelos SR para estimativa de PSC na área costeira da Bacia de Santos. Ainda que mais esforços devam ser desenvolvidos para aperfeiçoar os modelos de estimativa de PSCs, este estudo apresentou resultados promissores que podem ser úteis para ajudar no entendimento sobre mudanças em curso e futuras nas comunidades fitoplanctônicas nesta região.</abstract>
		<area>SRE</area>
		<language>en</language>
		<targetfile>publicacao.pdf</targetfile>
		<usergroup>andrea.oliveira@inpe.br</usergroup>
		<usergroup>pubtc@inpe.br</usergroup>
		<usergroup>simone</usergroup>
		<visibility>shown</visibility>
		<copyright>urlib.net/www/2012/11.12.15.10</copyright>
		<rightsholder>originalauthor yes</rightsholder>
		<readpermission>allow from all</readpermission>
		<documentstage>not transferred</documentstage>
		<mirrorrepository>urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25</mirrorrepository>
		<nexthigherunit>8JMKD3MGPCW/3F3NU5S</nexthigherunit>
		<nexthigherunit>8JMKD3MGPCW/46KUATE</nexthigherunit>
		<hostcollection>urlib.net/www/2021/06.04.03.40</hostcollection>
		<agreement>autorizacao.pdf .htaccess .htaccess2</agreement>
		<lasthostcollection>urlib.net/www/2021/06.04.03.40</lasthostcollection>
		<supervisor>Rudorff, Natália,</supervisor>
		<supervisor>Kampel, Milton,</supervisor>
		<url>http://mtc-m21d.sid.inpe.br/rep-/sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/06.03.16.34</url>
	</metadata>
</metadatalist>