Uso da regressão linear múltipla na predição do nível dos reservatórios a partir de imagens de satélite.
| Ano de defesa: | 2023 |
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75949 |
Resumo: | The present study focused on the application of the Google Earth Engine (GEE) platform for delineating flooded areas in seven reservoirs located in the state of Ceará. This analysis covered various dates throughout the operational cycle of these reservoirs. By using water level data, an approach based on multiple linear regression was adopted for each of the reservoirs in question. This methodology, complemented by the contribution of the Scilab programming environment, facilitated the establishment of links between the reservoir water level, the pixels composing the internal area of the reservoir, and the boundary pixels (perimeter). These relationships aimed at creating a management tool with significant potential. This developed tool, in turn, has the ability to estimate current water levels in reservoirs based on the analysis of satellite images. The outcomes of the analysis led to the formulation of multiple linear regression equations that exhibited determination coefficients (R²) exceeding 0.89, reaching up to 0.99. This high degree of correlation highlights the robustness and effectiveness inherent in the adopted methodology, emphasizing the association of GEE platform data with the Scilab programming environment. |
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Eugênio, David Ermerson FariasCosta, Luís Henrique MagalhãesCastro, Marco Aurélio Holanda de2024-01-23T19:46:38Z2024-01-23T19:46:38Z2023EUGÊNIO, David Ermerson Farias. Uso da regressão linear múltipla na predição do nível dos reservatórios a partir de imagens de satélite. 2024. 79 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil - Saneamento Ambiental) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024.http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75949The present study focused on the application of the Google Earth Engine (GEE) platform for delineating flooded areas in seven reservoirs located in the state of Ceará. This analysis covered various dates throughout the operational cycle of these reservoirs. By using water level data, an approach based on multiple linear regression was adopted for each of the reservoirs in question. This methodology, complemented by the contribution of the Scilab programming environment, facilitated the establishment of links between the reservoir water level, the pixels composing the internal area of the reservoir, and the boundary pixels (perimeter). These relationships aimed at creating a management tool with significant potential. This developed tool, in turn, has the ability to estimate current water levels in reservoirs based on the analysis of satellite images. The outcomes of the analysis led to the formulation of multiple linear regression equations that exhibited determination coefficients (R²) exceeding 0.89, reaching up to 0.99. This high degree of correlation highlights the robustness and effectiveness inherent in the adopted methodology, emphasizing the association of GEE platform data with the Scilab programming environment.O presente estudo teve como foco principal a aplicação da plataforma Google Earth Engine (GEE) para a delimitação das áreas inundadas em sete reservatórios localizados no estado do Ceará. Essa análise abrangeu distintas datas ao longo do ciclo operacional desses reservatórios. Por meio da utilização dos dados relativos aos níveis de água, adotou-se uma abordagem fundamentada na regressão linear múltipla, direcionada a cada um dos reservatórios em questão. Essa metodologia, complementada pela contribuição do ambiente de programação Scilab, viabilizou a estabelecer vínculos entre a elevação da cota do reservatório, os pixels que compõem a área interna do reservatório e os pixels de contorno (perímetro). Tais relações visaram à criação de uma ferramenta de gerenciamento com notável potencial. Essa ferramenta desenvolvida, por sua vez, ostenta a capacidade de estimar os níveis hídricos correntes nos reservatórios, a partir da análise de imagens obtidas por satélite. Os desdobramentos da análise culminaram na formulação de equações de regressão linear múltipla que exibiram coeficientes de determinação (R²) que ultrapassaram o valor de 0,89, chegando até 0,99. Esse elevado grau de correlação realça a robustez e a eficácia inerentes à metodologia adotada, notabilizando a associação dos dados da plataforma GEE ao ambiente de programação Scilab.Este documento está disponível online com base na Portaria nº 348, de 08 de dezembro de 2022, disponível em: https://biblioteca.ufc.br/wp-content/uploads/2022/12/portaria348-2022.pdf, que autoriza a digitalização e a disponibilização no Repositório Institucional (RI) da coleção retrospectiva de TCC, dissertações e teses da UFC, sem o termo de anuência prévia dos autores. Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas.Uso da regressão linear múltipla na predição do nível dos reservatórios a partir de imagens de satélite.Use of multiple linear regression in predicting the level of reservoirs from satellite imagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisReservatóriosRegressão linearGoogle engineRecursos hídricos - Administraçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFChttps://orcid.org/0000-0001-9474-8228https://orcid.org/0000-0001-5134-7213https://orcid.org/0000-0002-1781-41882023-12-12ORIGINAL2023_dis_defeugenio.pdf2023_dis_defeugenio.pdfapplication/pdf13121676http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/75949/5/2023_dis_defeugenio.pdf739bacb01ac1064d8c3a2d1803c59a76MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/75949/6/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD56riufc/759492024-01-23 16:46:39.205oai:repositorio.ufc.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-01-23T19:46:39Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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