The aCDOM spatial and temporal distribution analysis in Funil reservoir

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.creatorMartins, Sarah Cristina Araújo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-03-10T23:21:09Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-03-10T23:21:09Z-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-29-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-29-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-03-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/151454-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/151454-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionPós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT-
Descrição: dc.descriptionA matéria orgânica dissolvida (DOM) é a componente da água que pode ser usada como indicativo de sua qualidade, pois possui duas fontes: uma alóctone, relacionada com descargas de material terrestre, estando vinculada aos ácidos húmicos, e outra autóctone, associada às descargas fluviais ou produção própria do corpo hídrico estudado, estando relacionada aos ácidos fúlvicos. A matéria orgânica dissolvida colorida (CDOM) é a fração colorida da DOM, que pode ser usada como proxy para a observação desta última em águas interiores. O reservatório hidrelétrico de Funil (FHR) foi o corpo hídrico escolhido como área de estudo deste trabalho. Neste contexto, o objetivo geral desta pesquisa foi identificar e avaliar as mudanças no coeficiente de absorção da CDOM (aCDOM) na superfície da água ao longo do tempo (1995 – 2010), bem como entender a sua relação com mudanças no uso e cobertura da terra (LULC) na bacia de contribuição do FHR. Para alcançar tal objetivo foram realizados: (i) o mapeamento histórico de LULC (1995 – 2010, com 5 anos de intervalo) para detecção de mudanças; (ii) o estudo de um conjunto de modelos bio-ópticos baseados na literatura, bem como de um novo modelo empírico desenvolvido para estimar aCDOM via reflectância simulada (Rrs_simulated) para o sensor Thematic Mapper (TM); (iii) a distribuição espaço-temporal do aCDOM por meio da aplicação de um modelo bio-óptico em imagens TM/Landsat-5 de 1995 a 2010, e (iv) a análise das fontes possíveis de CDOM/DOM , assim como do comportamento/distribuição do aCDOM no FHR ao longo do tempo. Assim, o primeiro estudo desenvolvido nesta pesquisa foi o da parametrização do algoritmo maquinas de vetores de suporte (SVM) de acordo com as características da área de estudo para classificação supervisionada de LULC na bacia de contribuição do FHR. A detecção de mudança da classificação obtida para LULC demonstrou que a parametrização proposta para o SVM tornou o algoritmo capaz de diferenciar classes grandes e contínuas, classes estreitas e alongadas, além de áreas não contínuas e pequenas localizadas dentro de outra classe maior. A classificação obtida para o SVM apresentou boa avaliação estatística, com acurácia geral entre 86% e 96% para toda a série temporal, acurácia do produtor de 90%, acurácia do usuário maior do que 86% e índice Kappa entre 86% e 91%. Ainda, foi observado que o LULC desenvolvido na área de estudo se manteve relativamente estável ao longo da série histórica analisada. O segundo estudo realizado proporcionou o desenvolvimento de um modelo empírico em um comprimento de onda (485 nm) e uma razão de bandas (B4/B1) alternativos para estimativa de aCDOM via Rra_simulated para o TM/Landsat-5 (RMSE = 7%, Nash = 0.91). Este modelo também pôde identificar mesmo pequenas variações nos valores de reflectância via dados orbitais, assim como pode diferenciar variações sutis no aCDOM. Ainda, foram identificados dois padrões de comportamento da CDOM para o FHR: um associado ao LULC e à ocorrência de chuva/lixiviação, bem como outro relacionado à Clorofila-a (Chl-a) em situações de floração de algas. Os referidos estudos que compõe esta pesquisa foram padronizados como artigos científicos para a confecção deste documento. O primeiro estudo, sobre a parametrização do SVM, foi publicado na revista Modelling Earth Systems Environment – Springer (DOI 10.1007/s40808-016-0190-y). O segundo estudo, sobre a distribuição histórica do aCDOM está na etapa de revisão para futura submissão.-
Descrição: dc.descriptionThe dissolved organic matter (DOM) is a water compound related to water quality, since it has two sources: one allochthonous, related to terrestrial discharges that can be linked to humic acids, and another autochthonous, associated with river input and itself production, so related to or fulvic acids. The colored dissolved organic carbon (CDOM) is the colored fraction of DOM that could be used as a proxy for its occurrence in inland waters. The Funil hydroelectric reservoir (FHR) was chosen as the study site for this work. In this context, the general aim of this research was to identify and to evaluate the changes in CDOM absorption coefficient (aCDOM) at the water surface over time (1995 – 2010), and to understand its relationship with land cover land use (LULC) changes in FHR watershed. For match this goal, (i) a LULC historical mapping (1995 – 2010, with 5 years of interval) was made to change detection, (ii) a bio-optical model set and a new model were studied in order to estimate aCDOM from simulated reflectance (Rrs_simulated) for Thematic Mapper (TM) sensor, (iii) a aCDOM spatial and temporal distribution was obtained by applying a bio-optical model in TM/Landsat-5 imagery from 1995 to 2010, and (iv) the possible CDOM/DOM sources in FHR were found, as well aCDOM historical behavior/distribution over time was analysed. Thus, the first study was the support vector machine algorithm (SVM) parameterization according to study area characteristics to LULC supervised classification in FHR watershed. The obtained LULC change detection analysis demonstrates that the proposed SVM parameterization made the algorithm able to differentiate large and continuous classes, lengthy and thin areas, and non-continuous small areas located inside wide classes. The obtained classification had great statistics with overall accuracy among 86% and 98% over the time series, the producer accuracy of 90%, the user accuracy higher than 86%, and the Kappa statistics ranged from 86% to 91%. In addition, no significant changes in LULC were identified in the study site over all time series. The second study provides a bio-optical model at alternatives wavelength (485 nm) and a band ratio (B4/B1) for aCDOM estimation using simulated Rrs for TM/Landsat-5 (RMSE = 7%, Nash = 0.91). This model could identify even small variations in reflectance values from orbital data, as well as differentiate even slight alterations in aCDOM. Two significantly different aCDOM behaviors were also identified for FHR: one associated with LULC and rainfall/runoff occurrence, and other correlated to Chlorophyll-a high concentrations (Chl-a) in algal blooms situations. The referred studies that compose this research ware standardized as academic articles in this document. The first study, about SVM parameterization, was published yet in Modeling Earth Systems Environment – Springer (DOI 10.1007/s40808-016-0190-y). The second study, about aCDOM historical distribution is in the revision step to future submission.-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMatéria orgânica dissolvida colorida (CDOM)-
Palavras-chave: dc.subjectCoeficiente de absorção da CDOM (aCDOM)-
Palavras-chave: dc.subjectModelos bio-ópticos-
Palavras-chave: dc.subjectUso e cobertura da terra-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo máquina de vetores de suporte (SVM)-
Palavras-chave: dc.subjectTM/Landsat-5-
Palavras-chave: dc.subjectColored dissolved organic matter (CDOM)-
Palavras-chave: dc.subjectCDOM absorption coefficient (aCDOM)-
Palavras-chave: dc.subjectBio-optical models-
Palavras-chave: dc.subjectLand cover land use (LULC)-
Palavras-chave: dc.subjectSupport vector machines algorithm (SVM)-
Título: dc.titleThe aCDOM spatial and temporal distribution analysis in Funil reservoir-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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