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http://hdl.handle.net/1843/57194
Type: | Tese |
Title: | Modelos de turbidez, transparência e concentração de clorofila no Reservatório de Três Marias a partir dos dados espectrais dos satélites Sentinel-2 |
Authors: | Fernanda Mara Coelho Pizani |
First Advisor: | Philippe Maillard |
First Referee: | Rodrigo Cauduro Dias de Paiva |
Second Referee: | Lino Augusto Sander de Carvalho |
Third Referee: | Adolf Heinrich Horn |
metadata.dc.contributor.referee4: | Talita Fernanda das Graças Silva |
metadata.dc.contributor.referee5: | Fábio Soares de Oliveira |
Abstract: | A maior parte dos estudos de sensoriamento remoto envolvendo a qualidade da água é aplicado a ambientes hídricos consideravelmente turvos ou altamente eutrofizados. O Reservatório de Três Marias é um ambiente considerado de águas claras sendo classificado como ultraoligotrófico a oligotrófico, o que é parte do desafio do estudo. O principal objetivo do trabalho consistiu em desenvolver modelos empíricos para águas claras a fim de estimar parâmetros opticamente ativos da água no Reservatório de Três Marias permitindo sua caracterização distribuída e sistemática a partir de dados de sensoriamento remoto (missão Sentinel-2). Três parâmetros foram considerados: turbidez, profundidade do disco de Secchi e clorofila-a. A primeira etapa investigou a relação entre dados medidos in situ dos componentes opticamente ativos e a reflectância espectral nas imagens ópticas do sensor MSI dos satélites Sentinel-2A e -2B. Os resultados comprovaram a característica do reservatório como um ambiente de águas claras a moderadamente claras com maior reflectância espectral no comprimento de onda 560 nm (verde). Com o auxílio de análises estatísticas, na segunda etapa modelou-se os três parâmetros por técnicas empíricas. Foram testados modelos de regressão simples e múltipla usando bandas do MSI e outros modelos reconhecidos na literatura internacional especializada. A abordagem permitiu propor o modelo com melhor desempenho para cada um dos parâmetros, incluindo um modelo próprio para a turbidez em águas claras. Foi concluído que modelos simples são capazes de estimar os parâmetros ópticos de qualidade da água no reservatório e de determinar como a dinâmica espacial pode variar no tempo. A terceira fase se caracterizou pela calibração e validação dos modelos selecionados. Foram selecionados dois pontos específicos do reservatório (montante e jusante) para calibrar os modelos. Os resultados obtidos utilizando o conjunto total de dados para turbidez (r² = 0,80, RMSE = 0,74 FNU), transparência (r² = 0,95, RMSE = 0,70 m) e clorofila-a (r² = 0,64, RMSE = 1,24 ug/L) foram considerados muito bons, excelentes e médio respectivamente. A abordagem proposta foi testada no reservatório Várzea das Flores onde foram adquiridos dados de qualidade da água retornando modelos com bons ajustes para turbidez (r² = 0,62, RMSE = 2,46 FNU), transparência (r² = 0,94, RMSE = 0,31 m) e clorofila-a (r² = 0,80, RMSE = 0,78 ug/L). A pesquisa evidencia que o monitoramento ambiental aquático por sensoriamento remoto não substitui medições in situ periódicas, porém permite complementar as medições facilitando o acompanhamento da dinâmica temporal. O sensoriamento remoto e suas tecnologias relacionadas oferecem enormes perspectivas para o monitoramento operacional de reservatórios. |
Abstract: | Most sutdies of remote sensing involving water quality are applied to water environments that are considerably turbid or highly eutrophic. Três Marias Reservoir is a clear water environment and is classified as ultraoligotrophic to oligotrophic, which is part of the challenge of the study. The main objective of this study consists in developing empirical models to estimate optically active water quality parameters of the Três Marias Reservoir in order to allow its evaluation in a distributed and systematic way from remote sensing data (Sentinel-2 mission). Three parameters were considered: turbidity, Secchi disk depth and chlorophyll-a. The first phase investigated the relationship between the concentration of optically active components measured in situ and the spectral reflectance of water from optical images obtained from the MSI sensor of the Sentinel-2A and -2B satellites. The results confirmed the characteristic of the reservoir as an environment of clear to moderately clear water, with higher spectral reflectance in the 560 nm wavelength (green). With the aid of statistical analyses, the second phase sought to model the three parameters by empirical techniques. Simple and multiple regression models were tested using the MSI bands and band combinations recognized in the specialized international literature. The approach allowed to propose the model with the best performance for each parameters, including a specific model developed for the turbidity of clear water environments. It was concluded that regression models are able to estimate the optical parameters of water quality in the reservoir and characterize how the spatial dynamics can vary over time. The third phase was characterized by the calibration and validation of the selected models. Two specific points of the reservoir (upstream and downstream) were selected to calibrate the models. The results obtained using the consolidated data set for turbidity (r² = 0.80, RMSE = 0.74 FNU), transparency (r² = 0.95, RMSE = 0.70 m) and chlorophyll-a (r² = 0.64, RMSE = 1.24 ug/L) were considered very good, excelent and average respectively. The proposed approach was tested in the Várzea das Flores reservoir where water quality data were acquired, which also returned models with good adjustments for turbidity (r² = 0.62, RMSE = 2, 46 FNU), transparency (r² = 0.94, RMSE = 0.31 m) and chlorophyll-a (r² = 0.80, RMSE = 0.78 ug/L). The research shows that the aquatic environmental monitoring by remote sensing cannot completely replace periodic in situ measurements, but it allows to considerably reduce the quantity and/or frequency of these measurements, facilitating the monitoring of the temporal dynamics of the water body. Remote sensing and its related technologies offer enormous perspectives for the operational monitoring of reservoirs. |
Subject: | Sensoriamento remoto Água – Qualidade – Três Marias, Reservatório de (MG) Recursos hídricos Imagens multiespectrais Análise de regressão |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | IGC - DEPARTAMENTO DE GEOGRAFIA |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Geografia |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/57194 |
Issue Date: | 26-Apr-2023 |
Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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