Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral

Modelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral

RESUMO Este estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em s...

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Main Authors: Fernando B. Lopes, Cláudio C. F. Barbosa, Evlyn M. L. de M. Novo, Eunice M. de Andrade, Luiz C. G. Chaves
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Federal de Campina Grande
Series:Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
Subjects:
região semiárida
monitoramento da qualidade da água
sensor hiperespectral
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662014001300013&lng=en&tlng=en
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Summary:RESUMO Este estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em suspensão (SIS), condutividade elétrica da água (CE) e dados radiométricos. Posteriormente, foram realizadas análises de correlação entre o fator de reflectância bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e transparência e gerados os modelos de regressão simples. Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 860,1679*FRλ7201/0,6427), com um coeficiente de determinação (R2) de 0,90. Para a variável turbidez, o modelo de regressão ajustado foi Turb = ((FRλ720 – 0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regressão ajustado para a transparência foi Transp = ((-FRλ653 + 0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regressão ajustado para a condutividade elétrica foi CE = ((-FRλ632 + 0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos desenvolvidos indicam que as variáveis limnológicas podem ser quantificadas remotamente.
ISSN:1807-1929

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