Proposição de Estações Virtuais de Clorofila-a para a Lagoa da Pampulha com apoio de dados in situ e sensoriamento remoto

FEITOZA, Vítor Soares

dc.creator	FEITOZA, Vítor Soares
dc.date.issued	2022-06-30
dc.identifier.citation	FEITOZA, Vítor Soares. Proposição de Estações Virtuais de Clorofila-a para a Lagoa da Pampulha com apoio de dados in situ e sensoriamento remoto. 2022. 140f. Dissertação (Mestrado Profissional em Rede Nacional em Gestão e Regulação de Recursos Hídricos – PROFÁGUA), Instituto de Ciências Puras e Aplicadas, Universidade Federal de Itajubá, Campus de Itabira, Minas Gerais, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3450
dc.description.abstract	The Pampulha Lake is an urban dam located in the Belo Horizonte/MG city, being considered a postcard of important tourist and cultural value. Due to human pressure, it is important to monitor the parameters of surface water quality, especially chlorophyll-a, the main biological variable that indicates the trophic state and environmental integrity of aquatic ecosystems. In this sense, fieldworks are used to monitor this and other parameters; however, due to the values involved, these are collected spaced in time. To solve this handicap, aquatic remote sensing (ARS) has been used as a complementary form of data generation, as it enables the acquisition of information according to the satellite's passage. These ARS monitoring points are called Virtual Stations, which are of great value because they are inexpensive, serve remote areas, enable the acquisition of data since the satellite launch and the constancy of information as the satellite passes through the study area. Therefore, this research aimed to explore techniques linked to the satellite images processing, statistical analysis, and polynomial regression, in order to predict and model chlorophyll-a concentrations in Pampulha Lake.. For this, monthly data of chlorophyll-a were used in the period from 2016 to 2020, obtained through request to the Municipality of Belo Horizonte (PBH). This dataset was the starting point for the selection of the 28 Sentinel-2 satellite images which were included in the time window of up to 7 days between the satellite's passage and fieldwork collection; and 23 images for a period of up to 3 days.. A second order polynomial regression analysis was applied to perform the calibration and validation of the created equations. The coefficient of determination (R²) and Pearson's linear correlation coefficient (R) were used to evaluate the performance of the regression model, both in the case of calibrations and validations of the generated equations. These statistical indices were used considering a single equation for all points, separating by seasons (dry and rainy), and by monitoring point. In addition, a proceeding of exclude anomalous values (outliers) in the calibration and validation stages was also considered. The results indicated that the models generated by polynomial regression of degree two had a better fit to the set of the sensor Multispectral Instrument (MSI) images carried aboard the satellite Sentinel-2, and those obtained with up to 7 days between the fieldwork collection and the satellite pass showed a lower correlation between chlorophyll-a estimates than those with up to 3 days. Furthermore, the performance of the chlorophyll-a equations was not satisfactory when considering the calibration with all the data from the 6 monitoring points and regarding the seasons of the year (dry and rainy), even considering the exclusion of anomalous values. The best metrics of the statistical indicators were found for a difference of up to 3 days between the fieldwork and the satellite passage; at points 2, 3, 4, 5 and 6, presenting R² values of up to 85,67% and R equal to 0,92, which demonstrates a strong correlation for the equations in these monitoring points. Therefore, the integration of remote sensing data in lakes mapping with the application of polynomial regression in data analysis is a very promising approach to predict chlorophyll-a, as well as its spatial and temporal variations.	pt_BR
dc.description.sponsorship	Agência 1	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Itajubá	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Qualidade da água	pt_BR
dc.subject	Water quality	pt_BR
dc.subject	Sentinel-2	pt_BR
dc.subject	Sentinel-2	pt_BR
dc.subject	Reservatório Urbano	pt_BR
dc.subject	Urban Reservoir	pt_BR
dc.title	Proposição de Estações Virtuais de Clorofila-a para a Lagoa da Pampulha com apoio de dados in situ e sensoriamento remoto	pt_BR
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.date.available	2022-07-01
dc.date.available	2023-01-26T11:03:11Z
dc.date.accessioned	2023-01-26T11:03:11Z
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/9858900926552152	pt_BR
dc.contributor.advisor1	VIEIRA, Eliane Maria
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/5997337541777088	pt_BR
dc.contributor.advisor-co1	FREITAS, Ana Carolina Vasques
dc.contributor.advisor-co1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4997501162611820	pt_BR
dc.contributor.referee1	MONTE-MOR, Roberto Cézar de Almeida
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/6305164504868109	pt_BR
dc.contributor.referee2	FONSECA NETO, Francisco de Deus
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/2637953501953295	pt_BR
dc.description.resumo	A Lagoa da Pampulha é uma represa urbana localizada no município de Belo Horizonte/MG, sendo considerada um cartão postal de importante valor turístico e cultural. Devido à pressão antrópica, é importante que seja feito o monitoramento dos parâmetros da qualidade da água superficial, em especial a clorofila-a, a principal variável biológica indicadora de estado trófico e de integridade ambiental dos ecossistemas aquáticos. Nesse sentido, são utilizados os trabalhos de campo para monitorar esse e outros parâmetros; porém, devido aos custos envolvidos, estes são coletados de forma espaçada no tempo. Diante disso, vem sendo utilizado o sensoriamento remoto aquático (SRA) como uma forma complementar de geração de dados, pois possibilita a aquisição de informações de acordo com o tempo de revisita do satélite. A esses pontos de monitoramento de SRA dá-se o nome de Estações Virtuais, que são de suma importância por não terem custo, atenderem a áreas remotas, possibilitarem a aquisição de dados desde o lançamento do satélite e a constância de informações com a sua passagem pela área de estudo. Por isso, este trabalho teve como objetivo explorar técnicas vinculadas ao processamento de imagens de satélite, análises estatísticas e de regressão polinomial com o intuito de predizer e modelar as concentrações de clorofila-a na Lagoa da Pampulha. Para isso, inicialmente, foram utilizados dados mensais de clorofila-a no período de 2016 a 2020, obtidos por meio de solicitação à Prefeitura Municipal de Belo Horizonte (PBH). Essas informações foram o ponto de partida para a seleção das 28 imagens do satélite Sentinel-2, que estavam compreendidas na janela temporal de até 7 dias entre a passagem do satélite e a coleta de campo; e de 23 imagens para o período de até 3 dias. Uma análise de regressão polinomial de segunda ordem foi aplicada para realizar a calibração e a validação das equações criadas. O coeficiente de determinação (R²) e o coeficiente de correlação linear de Pearson (R) foram utilizados para avaliar a performance do modelo de regressão, tanto no caso das calibrações quanto das validações das equações geradas. Esses índices estatísticos foram utilizados considerando-se uma única equação para todos os pontos e, separando por estações do ano (seca e chuvosa) e por ponto de monitoramento. Além disso, considerou-se também o método de exclusão de valores anômalos (outliers) nas etapas de calibração e validação. Os resultados indicaram que os modelos gerados por meio de regressão polinomial de grau dois tiveram melhor ajuste ao conjunto de imagens do sensor Multispectral Instrument (MSI) transportado a bordo do satélite Sentinel-2, sendo que aquelas obtidas com até 7 dias entre a coleta de campo e a passagem do satélite apresentaram uma correlação menor entre as estimativas de clorofila-a do que as com até 3 dias. Ademais, o desempenho das equações de clorofila-a não foi satisfatório quando considerada a calibração com todos os dados dos 6 pontos de monitoramento e no que tange às estações do ano (seca e chuvosa), mesmo considerando-se a exclusão de valores anômalos. As melhores métricas dos indicadores estatísticos foram encontradas para uma diferença de até 3 dias entre o campo e a passagem do satélite; nos pontos 2, 3, 4, 5 e 6, apresentando valores de R² de até 85,67% e R igual a 0,92, o que demonstra uma correlação forte para as equações nesses locais. Portanto, a integração de dados de sensoriamento remoto no mapeamento de lagoas com a aplicação de regressão polinomial na análise de dados é uma abordagem bastante promissora para prever a clorofila–a, bem como as suas variações espaciais e temporais.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	PPG - Programas de Pós Graduação - Itabira	pt_BR
dc.publisher.program	PPG - Programas de Pós Graduação - Itabira	pt_BR
dc.publisher.initials	UNIFEI	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::RECURSOS HIDRICOS::PLANEJAMENTO INTEGRADO DOS RECURSOS HIDRICOS	pt_BR
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dc.title.alternative	Proposition of Virtual Chlorophyll-a Stations for Pampulha Lake with support of in situ data and remote sensing	pt_BR