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Previous issue date: 2014-10-23 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta pesquisa apresenta a utilização de sensores virtuais na estimação da concentração dos parâmetros físico-químicos e metais no monitoramento da qualidade da água de reservatórios da Amazônia, por meio de redes neurais artificiais (RNA’s) e imagens de sensoriamento remoto. A análise fatorial das variáveis consideradas no estudo, confirmou o relacionamento da primeira faixa de profundidade do disco de Secchi, Ferro Total, PO4, P Total, TSS e Turbidez em um único fator, pois estes apresentam grande refletância e boa absorção de energia pelos sensores dos satélites. Estes elementos foram estimados por RNA’s, produzindo resultados bem próximos dos valores observados. Os testes de validação também confirmaram a boa aproximação para a primeira faixa de profundidade do disco de Secchi, Fe Total, STS e Turbidez do reservatório de água. No caso específico dos parâmetros PO4 e P Total, além do problema do pouco número de estações de coleta de dados disponíveis e a variabilidade inerente ao ciclo hidrológico da região, constatou-se, por meio da interpretação das imagens, falta de similaridades entre os dados utilizados no treinamento e na validação da RNA. De modo geral, o estudo demonstrou a eficácia da aplicação de sensores virtuais e imagens de satélite no monitoramento da qualidade da água de reservatórios na Amazônia, proporcionando uma alternativa com bom índice de precisão e menos dispendiosa de recursos no processo de monitoramento desse recurso. / This research introduces the use of virtual sensors to estimate the concentration of physico-chemical parameters and metals in monitoring water quality of reservoirs Amazon through artificial neural networks (ANN) and images of remote sensing. A factor analysis of the variables considered in the study confirmed the relationship of the first factor with Secchi disk, Total Iron, PO4, Total P, TSS and Turbidity on a single factor, as these have a high reflectance and good energy absorption by satellite sensors. These elements were determined by ANN's, producing satisfactory results approach 100% between observed and estimated. The tests resulted in a good approximation, the first band Secchi disk depth, total Fe, STS, and turbidity of the water reservoir. In the specific case of the parameters PO4 and Total P, besides the problem of the small number of sampling stations available data and the variability inherent in the hydrological cycle of the region, it was found, through the interpretation of images, lack of similarities between the data used in training and validation of RNA. Overall, the study demonstrated the effectiveness of the application of virtual sensors in monitoring water quality of reservoirs in the Amazon by satellite imagery, providing a precise and less expensive alternative resources in the process of environmental monitoring.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/9014 |
| Date | 23 October 2014 |
| Creators | RIBEIRO NETO, Benedito de Souza |
| Contributors | SILVEIRA, Antônio Morais da, OLIVEIRA, Terezinha Ferreira de |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFPA, Brasil, Instituto de Ciências Exatas e Naturais |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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