Análise dos efeitos da correção atmosférica em imagens multiespectrais orbitais para estudos em corpos d'água interiores

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCicerelli, Rejane Ennes-
Autor(es): dc.contributorAlmeida, Tati de-
Autor(es): dc.contributorgabriella.segedi@gmail.com-
Autor(es): dc.creatorSegedi, Gabriella Corrêa-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-22T12:27:45Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-22T12:27:45Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-14-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-14-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-13-
Data de envio: dc.date.issued2022-11-28-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46860-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/804160-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2022.-
Descrição: dc.descriptionSabe-se que a aplicação do sensoriamento remoto para estudos de qualidade da água, principalmente em corpos d’água interiores, é um grande desafio devido à baixa resposta espectral desses alvos e das interferências na resposta espectral ocasionadas por alvos vizinhos e pela atmosfera. Contudo, com o auxílio das geotecnologias surge um nicho de possibilidades na manipulação e aquisição de dados orbitais. Um exemplo são os procedimentos de correção atmosférica, que atualmente prometem reduzir os efeitos atmosféricos em imagens orbitais com variadas propostas metodológicas. Assim, nesse estudo foram avaliadas as melhores técnicas de correção atmosférica disponíveis em aplicativos comerciais no intuito de diagnosticar as diferenças e detectar a técnica que mais se aproxima da resposta espectral de sensoriamento remoto obtida em campo. Para tanto foram realizados levantamentos de campo no dia da passagem de sensores orbitais em um corpo d’água contendo baixas concentrações de variáveis limnológicas, ou seja, com baixo sinal de detecção. No decorrer do estudo foram aplicados seis algoritmos de correção atmosférica que, a partir das análises estatísticas de análise discriminante e covariância foi possível determinar o algoritmo que garantiu a resposta espectral mais próxima do alvo natural e ainda qual algoritmo é melhor aplicado para análises que considerem mudanças na qualidade da água em uma janela temporal específica. Os algoritmos testados foram: FLAASH, 6S, L8SR, Aquatic Reflectance (USGS), ACOLITE e Sen2Cor, e desses o mais acurado em relação aos dados de Reflectância de superfície de referência coletados in situ foi o Second simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S), segundo a análise discriminante realizada. No entanto, quando se trata de realizar análises considerando a variação temporal da qualidade da água, alguns algoritmos, ao realizarem as correções, mascaram quase toda a variabilidade da resposta espectral, então esses podem ser precisos, mas não são as melhores opções quando se busca entender as variações das concentrações dos Compostos Opticamente Ativos em corpos d’água interiores em baixas concentrações.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).-
Descrição: dc.descriptionIt is known that the application of remote sensing for water quality studies, especially in continental water bodies, is a major challenge due to the low spectral response of these targets and the interferences of the atmosphere in the spectral response of the target. However, with the development of orbital sensors in relation to temporal, spatial, spectral and radiometric resolutions and the various atmospheric correction algorithms developed, the applicability of the remote sensing becomes an excellent option for detecting point contaminations that vary over time. Thus, during this study, six atmospheric correction algorithms were applied to determine which algorithm stems from the statistical analysis of discriminant analysis and covariance, which algorithm makes the spectral response of the target more accurate and which algorithm is best applied for analyses that consider changes in water quality in a specific time window. The algorithms tested were: FLAASH, 6S, L8SR, Aquatic Reflectance (USGS), ACOLITE and Sen2Cor v2.5.5, and of these the most accurate in relation to the reference surface reflectance data collected in situ was the Second simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S), according to the discriminant analysis performed. However, when it comes to performing analyses considering the temporal variation of water quality, some algorithms, when performing corrections, mask almost all the spectral response of water that is low, so these may be accurate, but are not the best options when trying to understand the variations of concentrations of Optically Active Compounds in inner water bodies.-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Geociências (IG)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Geologia-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Palavras-chave: dc.subjectÁgua - qualidade-
Palavras-chave: dc.subjectCorpos d’água-
Palavras-chave: dc.subjectSensoriamento remoto-
Palavras-chave: dc.subjectCorreção atmosférica-
Título: dc.titleAnálise dos efeitos da correção atmosférica em imagens multiespectrais orbitais para estudos em corpos d'água interiores-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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