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Variabilidade espacial e temporal das concentrações de clorofila na Baía de Guanabara (RJ) utilizando imagens MERIS e dados in situ / Spacial and temporal variability of the chlorophyll concentration in Guanabara Bay (RJ), using MERIS images and in situ dataRenata De Michielli Grassi 18 August 2014 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho teve como objetivo principal implementar um algoritmo empírico para o monitoramento do processo de eutrofização da Baía de Guanabara (BG), Rio de Janeiro (RJ), utilizando dados de clorofila-a coletados in situ e imagens de satélite coletadas pelo sensor MERIS, a bordo do satélite ENVISAT, da Agência Espacial Européia (ESA). Para a elaboração do algoritmo foi utilizada uma série histórica de clorofila-a (Out/2002 a Jan/2012) fornecida pelo Laboratório de Biologia Marinha da UFRJ, que, acoplada aos dados radiométricos coletados pelo sensor MERIS em datas concomitantes com as coletas in situ de clorofila-a, permitiu a determinação das curvas de regressão que deram origem aos algorítmos. Diversas combinações de bandas foram utilizadas, com ênfase nos comprimentos de onda do verde, vermelho e infra-vermelho próximo. O algoritmo escolhido (R = 0,66 e MRE = 77,5%) fez uso dos comprimentos de onda entre o verde e o vermelho (665, 680, 560 e 620 nm) e apresentou resultado satisfatório, apesar das limitações devido à complexidade da área de estudo e problemas no algoritmo de correção atmosférica . Algorítmos típicos de água do Caso I (OC3 e OC4) também foram testados, assim como os algoritmos FLH e MCI, aconselhados para águas com concentrações elevadas de Chl-a, todos com resultados insatisfatório. Como observado por estudos pretéritos, a Baia de Guanabara possui alta variabilidade espacial e temporal de concentrações de clorofila-a, com as maiores concentrações no período úmido (meses: 01, 02, 03, 10, 11 12) e nas porções marginais (~ 100 mg.m-3), particularmente na borda Oeste da baia, e menores concentrações no período seco e no canal principal de circulação (~ 20 mg.m-3). O presente trabalho é pioneiro na construção e aplicação de algoritmos bio-óptico para a região da BG utilizando imagens MERIS. Apesar dos bons resultados, o presente algorítmo não deve ser considerado definitivo, e recomenda-se para trabalhos futuros testar os diferentes modelos de correção atmosférico para as imagens MERIS. / This work aimed to implement an empirical algorithm for monitoring the process of eutrophication at Guanabara Bay (BG), Rio de Janeiro (RJ), using in situ chlorophyll-a data and satellite images by MERIS sensor, onboard ENVISAT satellite, from European Space Agency (ESA). A time series of chlorophyll-a (Dec / Jan 2002/2012) provided by Marine Biological Laboratory from UFRJ, was used to elaborate the algorithm, coupled with the radiometric data collected by MERIS sensor on concurrent dates with the collections, what allowed the determination of the regression curves that gave rise to algorithms. Several band combinations were used, with emphasis on wavelengths of green, red and near infrared. The algorithm chosen (R = 0.66 and SRM = 77.5%) made use of wavelengths between green and red (665, 680, 560 and 620 nm) and showed satisfactory results, despite the limitations, due to the complexity of the study area and problems in atmospheric correction algorithm. Typical algorithms water Case I (OC3 and OC4) were also tested, as well as FLH MCI and algorithms suggested for water with high concentrations of Chl-a, all with unsatisfactory results. As noted by past studies, Guanabara Bay has high spatial and temporal variability of chlorophyll-a concentrations, with the highest concentrations in the rainy seasons (months: 01, 02, 03, 10, 11, 12) and in the marginal portions (~ 100 mg.m-3), particularly in the western edge of the bay, and lower concentrations in the dry season and in the main circulation channel (~ 20 mg.m-3). This study is a pioneer in the construction and application of bio-optical algorithms for the region of BG using MERIS images. Despite the good results, the algorithm should not be considered definitive, and it is recommended for future work to test different models of atmospheric correction for MERIS images.
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Variabilidade espacial e temporal das concentrações de clorofila na Baía de Guanabara (RJ) utilizando imagens MERIS e dados in situ / Spacial and temporal variability of the chlorophyll concentration in Guanabara Bay (RJ), using MERIS images and in situ dataRenata De Michielli Grassi 18 August 2014 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho teve como objetivo principal implementar um algoritmo empírico para o monitoramento do processo de eutrofização da Baía de Guanabara (BG), Rio de Janeiro (RJ), utilizando dados de clorofila-a coletados in situ e imagens de satélite coletadas pelo sensor MERIS, a bordo do satélite ENVISAT, da Agência Espacial Européia (ESA). Para a elaboração do algoritmo foi utilizada uma série histórica de clorofila-a (Out/2002 a Jan/2012) fornecida pelo Laboratório de Biologia Marinha da UFRJ, que, acoplada aos dados radiométricos coletados pelo sensor MERIS em datas concomitantes com as coletas in situ de clorofila-a, permitiu a determinação das curvas de regressão que deram origem aos algorítmos. Diversas combinações de bandas foram utilizadas, com ênfase nos comprimentos de onda do verde, vermelho e infra-vermelho próximo. O algoritmo escolhido (R = 0,66 e MRE = 77,5%) fez uso dos comprimentos de onda entre o verde e o vermelho (665, 680, 560 e 620 nm) e apresentou resultado satisfatório, apesar das limitações devido à complexidade da área de estudo e problemas no algoritmo de correção atmosférica . Algorítmos típicos de água do Caso I (OC3 e OC4) também foram testados, assim como os algoritmos FLH e MCI, aconselhados para águas com concentrações elevadas de Chl-a, todos com resultados insatisfatório. Como observado por estudos pretéritos, a Baia de Guanabara possui alta variabilidade espacial e temporal de concentrações de clorofila-a, com as maiores concentrações no período úmido (meses: 01, 02, 03, 10, 11 12) e nas porções marginais (~ 100 mg.m-3), particularmente na borda Oeste da baia, e menores concentrações no período seco e no canal principal de circulação (~ 20 mg.m-3). O presente trabalho é pioneiro na construção e aplicação de algoritmos bio-óptico para a região da BG utilizando imagens MERIS. Apesar dos bons resultados, o presente algorítmo não deve ser considerado definitivo, e recomenda-se para trabalhos futuros testar os diferentes modelos de correção atmosférico para as imagens MERIS. / This work aimed to implement an empirical algorithm for monitoring the process of eutrophication at Guanabara Bay (BG), Rio de Janeiro (RJ), using in situ chlorophyll-a data and satellite images by MERIS sensor, onboard ENVISAT satellite, from European Space Agency (ESA). A time series of chlorophyll-a (Dec / Jan 2002/2012) provided by Marine Biological Laboratory from UFRJ, was used to elaborate the algorithm, coupled with the radiometric data collected by MERIS sensor on concurrent dates with the collections, what allowed the determination of the regression curves that gave rise to algorithms. Several band combinations were used, with emphasis on wavelengths of green, red and near infrared. The algorithm chosen (R = 0.66 and SRM = 77.5%) made use of wavelengths between green and red (665, 680, 560 and 620 nm) and showed satisfactory results, despite the limitations, due to the complexity of the study area and problems in atmospheric correction algorithm. Typical algorithms water Case I (OC3 and OC4) were also tested, as well as FLH MCI and algorithms suggested for water with high concentrations of Chl-a, all with unsatisfactory results. As noted by past studies, Guanabara Bay has high spatial and temporal variability of chlorophyll-a concentrations, with the highest concentrations in the rainy seasons (months: 01, 02, 03, 10, 11, 12) and in the marginal portions (~ 100 mg.m-3), particularly in the western edge of the bay, and lower concentrations in the dry season and in the main circulation channel (~ 20 mg.m-3). This study is a pioneer in the construction and application of bio-optical algorithms for the region of BG using MERIS images. Despite the good results, the algorithm should not be considered definitive, and it is recommended for future work to test different models of atmospheric correction for MERIS images.
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