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Relação entre parâmetros de qualidade de água e dados do sensor OLI, Landsat 8, no Guaíba, Rio Grande do Sul, Brasil

Tebaldi, Charles January 2015 (has links)
A bacia hidrográfica do Guaíba possui uma área de 2.253 km² e apresenta uma população de mais de um milhão de habitantes, a grande maioria concentrada na região metropolitana de Porto Alegre. Estudos apontam um elevado nível de poluição nas suas águas, deixando-as longe das condições sanitárias adequadas. A utilização de técnicas de sensoriamento remoto para o gerenciamento de rios e lagoas se baseia no fato de que a descarga de sedimentos, a eutrofização e o aumento na produtividade de algas estão associadas às mudanças nas propriedades ópticas da camada superficial do corpo de água. O objeto deste trabalho é a análise das variáveis limnológicas das águas do Lago Guaíba - transparência, concentração de sedimentos em suspensão (CSS) e concentração de material orgânico (CMO) – no dia 20 de dezembro de 2013 e a relação entre elas e a resposta espectral nas bandas do visível (0,45 a 0,67 m), do sensor OLI - Landsat 8, naquela e em mais 6 datas durante o ano de 2014 em um transecto do Lago. Realizou-se a análise de correlação entre as variáveis limnológicas e os dados de reflectância. Observou-se uma relação inversamente proporcional entre transparência e CSS. Estatisticamente, a correlação (-0,605) se mostrou com nível de confiança de 0,05 entre a banda 2 (0.45 e 0.51m), do sensor OLI e a transparência da água. Para CSS também se verificou uma correlação ao nível de significância de 0,01 com a transparência da água, gerando um coeficiente de regressão (R²) 0,87 entre eles. A transparência apresentou correlação (-0,644) com CMO ao nível de significância de 0,05. Encontrou-se uma relação baixa (0,443) entre CSS e a banda 2, significante a 95%. As demais correlações das bandas do visível com CSS e CMO os resultados não foram significativos. Os resultados permitiram espacializar a distribuição espacial da transparência, CSS e CMO da água, através de mapas e, com isso, caracterizar o Guaíba de maneira satisfatória para o dia 20 de dezembro de 2013. A análise considerando apenas um transecto monitorado apresentou resultados satisfatórios apenas para as relações: “transparência e banda 2” e “CSS e banda 2”. A baixa correlação com as demais bandas do espectro do visível do sensor OLI – Landsat 8 e os dados limnológicos mostram como é complexo trabalhar com dados de sensoriamento remoto utilizando sensor multiespectral em um corpo d’água natural como o Guaíba. / The Guaíba watershed has an area of 2,253 km ² and has a population of over one million population, mostly concentrated in the metropolitan region of Porto Alegre. Studies indicate a high level of pollution in its waters, leaving them far from adequate sanitary conditions. The use of remote sensing techniques for the management of rivers and Lakes is based on the fact that the discharge of sediments, eutrophication and the increase in productivity of algae are associated to changes in optical properties of the surface layer of the water body. The objective of this work is the analysis of limnological variables in the waters of Lake Guaiba - transparency, concentration of suspended sediment (CSS) and concentration of organic material (CMO) - on December 20, 2013 and the relation between them and the spectral response bands in the visible bands (0.45 to 0.67 m), the OLI sensor - Landsat 8, and more 6 dates between 2014 in a transect of the Lake. There was the analysis of correlation between the variables limnological and reflectance data. There was an inverse relation between transparency and CSS. Statistically, the correlation (-0.605) proved with 0.05 level trusty between the band 2 (0.45 and 0.51m), the OLI sensor and water transparency. The CSS also has been a correlation to the 0.01 significance level to the transparency of the water, beget a regression coefficient (R²) 0.87 between them. Transparency correlated (-0.644) with CMO at the 0.05 significance gap. A low proportion (0.443) between CSS and the band 2, significant at 95% was found. The other correlations of the visible bands and CSS and CMO and the results were not significant. Results allowed spacialized distribution transparency, CSS and CMO of water, through maps and thereby characterize the Guaiba Lake on December 20, 2013. The analysis considering one transect monitored show satisfactory just a results for relationship: "transparency and band 2" and "CSS and Band 2". Low correlation with other visible spectrum bands of the visible sensor OLI - Landsat 8 and limnology data show how complex work with remote sensing data using multispectral sensor in a natural body of water as the Guaiba Lake.
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Relação entre parâmetros de qualidade de água e dados do sensor OLI, Landsat 8, no Guaíba, Rio Grande do Sul, Brasil

Tebaldi, Charles January 2015 (has links)
A bacia hidrográfica do Guaíba possui uma área de 2.253 km² e apresenta uma população de mais de um milhão de habitantes, a grande maioria concentrada na região metropolitana de Porto Alegre. Estudos apontam um elevado nível de poluição nas suas águas, deixando-as longe das condições sanitárias adequadas. A utilização de técnicas de sensoriamento remoto para o gerenciamento de rios e lagoas se baseia no fato de que a descarga de sedimentos, a eutrofização e o aumento na produtividade de algas estão associadas às mudanças nas propriedades ópticas da camada superficial do corpo de água. O objeto deste trabalho é a análise das variáveis limnológicas das águas do Lago Guaíba - transparência, concentração de sedimentos em suspensão (CSS) e concentração de material orgânico (CMO) – no dia 20 de dezembro de 2013 e a relação entre elas e a resposta espectral nas bandas do visível (0,45 a 0,67 m), do sensor OLI - Landsat 8, naquela e em mais 6 datas durante o ano de 2014 em um transecto do Lago. Realizou-se a análise de correlação entre as variáveis limnológicas e os dados de reflectância. Observou-se uma relação inversamente proporcional entre transparência e CSS. Estatisticamente, a correlação (-0,605) se mostrou com nível de confiança de 0,05 entre a banda 2 (0.45 e 0.51m), do sensor OLI e a transparência da água. Para CSS também se verificou uma correlação ao nível de significância de 0,01 com a transparência da água, gerando um coeficiente de regressão (R²) 0,87 entre eles. A transparência apresentou correlação (-0,644) com CMO ao nível de significância de 0,05. Encontrou-se uma relação baixa (0,443) entre CSS e a banda 2, significante a 95%. As demais correlações das bandas do visível com CSS e CMO os resultados não foram significativos. Os resultados permitiram espacializar a distribuição espacial da transparência, CSS e CMO da água, através de mapas e, com isso, caracterizar o Guaíba de maneira satisfatória para o dia 20 de dezembro de 2013. A análise considerando apenas um transecto monitorado apresentou resultados satisfatórios apenas para as relações: “transparência e banda 2” e “CSS e banda 2”. A baixa correlação com as demais bandas do espectro do visível do sensor OLI – Landsat 8 e os dados limnológicos mostram como é complexo trabalhar com dados de sensoriamento remoto utilizando sensor multiespectral em um corpo d’água natural como o Guaíba. / The Guaíba watershed has an area of 2,253 km ² and has a population of over one million population, mostly concentrated in the metropolitan region of Porto Alegre. Studies indicate a high level of pollution in its waters, leaving them far from adequate sanitary conditions. The use of remote sensing techniques for the management of rivers and Lakes is based on the fact that the discharge of sediments, eutrophication and the increase in productivity of algae are associated to changes in optical properties of the surface layer of the water body. The objective of this work is the analysis of limnological variables in the waters of Lake Guaiba - transparency, concentration of suspended sediment (CSS) and concentration of organic material (CMO) - on December 20, 2013 and the relation between them and the spectral response bands in the visible bands (0.45 to 0.67 m), the OLI sensor - Landsat 8, and more 6 dates between 2014 in a transect of the Lake. There was the analysis of correlation between the variables limnological and reflectance data. There was an inverse relation between transparency and CSS. Statistically, the correlation (-0.605) proved with 0.05 level trusty between the band 2 (0.45 and 0.51m), the OLI sensor and water transparency. The CSS also has been a correlation to the 0.01 significance level to the transparency of the water, beget a regression coefficient (R²) 0.87 between them. Transparency correlated (-0.644) with CMO at the 0.05 significance gap. A low proportion (0.443) between CSS and the band 2, significant at 95% was found. The other correlations of the visible bands and CSS and CMO and the results were not significant. Results allowed spacialized distribution transparency, CSS and CMO of water, through maps and thereby characterize the Guaiba Lake on December 20, 2013. The analysis considering one transect monitored show satisfactory just a results for relationship: "transparency and band 2" and "CSS and Band 2". Low correlation with other visible spectrum bands of the visible sensor OLI - Landsat 8 and limnology data show how complex work with remote sensing data using multispectral sensor in a natural body of water as the Guaiba Lake.
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Relação entre parâmetros de qualidade de água e dados do sensor OLI, Landsat 8, no Guaíba, Rio Grande do Sul, Brasil

Tebaldi, Charles January 2015 (has links)
A bacia hidrográfica do Guaíba possui uma área de 2.253 km² e apresenta uma população de mais de um milhão de habitantes, a grande maioria concentrada na região metropolitana de Porto Alegre. Estudos apontam um elevado nível de poluição nas suas águas, deixando-as longe das condições sanitárias adequadas. A utilização de técnicas de sensoriamento remoto para o gerenciamento de rios e lagoas se baseia no fato de que a descarga de sedimentos, a eutrofização e o aumento na produtividade de algas estão associadas às mudanças nas propriedades ópticas da camada superficial do corpo de água. O objeto deste trabalho é a análise das variáveis limnológicas das águas do Lago Guaíba - transparência, concentração de sedimentos em suspensão (CSS) e concentração de material orgânico (CMO) – no dia 20 de dezembro de 2013 e a relação entre elas e a resposta espectral nas bandas do visível (0,45 a 0,67 m), do sensor OLI - Landsat 8, naquela e em mais 6 datas durante o ano de 2014 em um transecto do Lago. Realizou-se a análise de correlação entre as variáveis limnológicas e os dados de reflectância. Observou-se uma relação inversamente proporcional entre transparência e CSS. Estatisticamente, a correlação (-0,605) se mostrou com nível de confiança de 0,05 entre a banda 2 (0.45 e 0.51m), do sensor OLI e a transparência da água. Para CSS também se verificou uma correlação ao nível de significância de 0,01 com a transparência da água, gerando um coeficiente de regressão (R²) 0,87 entre eles. A transparência apresentou correlação (-0,644) com CMO ao nível de significância de 0,05. Encontrou-se uma relação baixa (0,443) entre CSS e a banda 2, significante a 95%. As demais correlações das bandas do visível com CSS e CMO os resultados não foram significativos. Os resultados permitiram espacializar a distribuição espacial da transparência, CSS e CMO da água, através de mapas e, com isso, caracterizar o Guaíba de maneira satisfatória para o dia 20 de dezembro de 2013. A análise considerando apenas um transecto monitorado apresentou resultados satisfatórios apenas para as relações: “transparência e banda 2” e “CSS e banda 2”. A baixa correlação com as demais bandas do espectro do visível do sensor OLI – Landsat 8 e os dados limnológicos mostram como é complexo trabalhar com dados de sensoriamento remoto utilizando sensor multiespectral em um corpo d’água natural como o Guaíba. / The Guaíba watershed has an area of 2,253 km ² and has a population of over one million population, mostly concentrated in the metropolitan region of Porto Alegre. Studies indicate a high level of pollution in its waters, leaving them far from adequate sanitary conditions. The use of remote sensing techniques for the management of rivers and Lakes is based on the fact that the discharge of sediments, eutrophication and the increase in productivity of algae are associated to changes in optical properties of the surface layer of the water body. The objective of this work is the analysis of limnological variables in the waters of Lake Guaiba - transparency, concentration of suspended sediment (CSS) and concentration of organic material (CMO) - on December 20, 2013 and the relation between them and the spectral response bands in the visible bands (0.45 to 0.67 m), the OLI sensor - Landsat 8, and more 6 dates between 2014 in a transect of the Lake. There was the analysis of correlation between the variables limnological and reflectance data. There was an inverse relation between transparency and CSS. Statistically, the correlation (-0.605) proved with 0.05 level trusty between the band 2 (0.45 and 0.51m), the OLI sensor and water transparency. The CSS also has been a correlation to the 0.01 significance level to the transparency of the water, beget a regression coefficient (R²) 0.87 between them. Transparency correlated (-0.644) with CMO at the 0.05 significance gap. A low proportion (0.443) between CSS and the band 2, significant at 95% was found. The other correlations of the visible bands and CSS and CMO and the results were not significant. Results allowed spacialized distribution transparency, CSS and CMO of water, through maps and thereby characterize the Guaiba Lake on December 20, 2013. The analysis considering one transect monitored show satisfactory just a results for relationship: "transparency and band 2" and "CSS and Band 2". Low correlation with other visible spectrum bands of the visible sensor OLI - Landsat 8 and limnology data show how complex work with remote sensing data using multispectral sensor in a natural body of water as the Guaiba Lake.

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