Estimativa do perfila da concentração de clorofila em águas naturais com o uso de redes neurais artificiais - Fábio Dall Cortivo (2013)
A estimativa da concentração de clorofila, em águas naturais, a partir da radiação emergente do oceano, medida pelos sensores a bordo dos satélites de sensoriamento remoto da cor da água, possibilita a quantificação da biomassa fitoplanctônica. O fitoplâncton é responsável pela produção primária, i. e., a fixação do carbono pelo processo da fotossíntese, e é a base da cadeia alimentar dos oceanos, regulando a produtividade biológica marinha, e é uma das principais fontes geradoras de oxigênio para o planeta. Os algoritmos que convertem a radiação emergente dos oceanos em medidas de concentração de clorofila fornecem uma estimativa para essa concentração para a camada superficial. Apesar de os valores estimados por estes algoritmos estarem muito próximos dos valores reais, principalmente em águas do Caso 1 (oceano aberto), sabe-se que estes algoritmos são incapazes de inferir sobre a concentração da clorofila abaixo da superfície da água, ou então, sobre o perfil dessa concentração ao longo da profundidade. Em virtude das deficiências apresentadas por esses algoritmos, esta tese propõe uma metodologia capaz de fazer a estimativa desse perfil da concentração de clorofila. A nossa metodologia é baseada em Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, treinadas com o algoritmo quasi-Newton e implementadas em linguagem FORTRAN 90. Os padrões para o treinamento, teste e validação da rede são obtidos a partir da resolução da Equação de Transferência Radiativa (dados sintéticos), em que, para a modelagem dos coeficientes de absorção e de espalhamento, foram utilizados os modelos bio-ópticos, com os perfis de concentração de clorofila seguindo um comportamento gaussiano. A solução numérica da Equação de Transferência Radiativa é obtida através do código PEENSA, o qual implementa o método de Ordenadas Discretas Analítico (AS$_{N}$). Na análise efetuada, foram considerados 14720 perfis de concentração de clorofila, que foram gerados a partir de dois valores atribuídos à quantidade de biomassa no sistema, e a partir de dois conjuntos com diferentes comprimentos de onda da radiação e de três conjuntos contendo as direções nas quais a radiação emerge da superfície da água. A utilização de dados sintéticos faz com que seja necessária a adição de ruído aos padrões de treinamento, teste e validação. Desse modo, foram utilizados três níveis de ruído no treinamento e teste, e um nível de ruído (não presente no treinamento e no teste) no processo de validação da rede. O critério de parada do treinamento se deu pelo processo de validação cruzada utilizando o conjunto de teste. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia sugerida é promissora, apresentando resultados entre 60% e 70% (taxa de acerto da rede) para padrões de entrada corrompidos com 3% de ruído gaussiano aditivo. Além disso, a demanda de tempo computacional necessário para o treinamento das redes é relativamente pequeno.