Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Silva, Gabriel Serrato de Mendonça
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219228
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Oceanografia, Florianópolis, 2020.
id UFSC_61beedf8d6da2c478b84854dd72d7d03
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/219228
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str
spelling Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do BrasilOceanografiaClorofilaSensoriamento remotoAlgorítmosDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Oceanografia, Florianópolis, 2020.O presente estudo compreende uma avaliação do desempenho de algoritmos de determinação da concentração de clorofila-a por meio do sensoriamento remoto através de séries temporais horárias de fluorescência da clorofila-a (Fchl) medida por um sensor acoplado à boia SC01 do Sistema de Monitoramento Costeiro Brasileiro (SiMCosta) em águas costeiras no Sul do Brasil. Os algoritmos operacionais da clorofila-a são amplamente usados no sensor Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) a bordo dos satélites Aqua e Terra e no sensor Visible Infrared Radiometer Suite (VIIRS) a bordo dos satélites Suomi-NPP e NASA-20. Antes de iniciar as análises, os dados de Fchl e clorofila derivada de satélite (Csat) passaram por rígidos controles de qualidade definidos pelo SiMCosta e pela NASA, respectivamente. Os valores de Fchl qualificados foram corrigidos com sucesso para extinção do efeito não fotoquímico através da interpolação das medições diárias nos períodos de nascer e pôr do sol. Posteriormente, um coeficiente de calibração derivado em laboratório foi aplicado para converter os valores de Fchl qualificados e corrigidos em unidades de concentração de clorofila (Cflu). No geral, a análise de regressão linear entre Cflu e Csat derivada dos sensores MODIS e VIIRS mostrou bons resultados com coeficiente de determinação (R²) variando entre 0,88 e 0,96, inclinação entre 0,92 e 1,02 e interceptação entre -0,17 e 0,13. O algoritmo MODIS (R² = 0,96, inclinação = 1,02, RMSE = 0,16 mg m-3, BIAS = 0,16 mg m-3, para N = 222 e intervalo de tempo ± 1 h) apresentou desempenho ligeiramente melhor do que VIIRS (R2 =0,92, inclinação = 0,96, RMSE = 0,25 mg m-3, BIAS = -0,25 mg m-3, para N = 284 e intervalo de tempo ± 1 h). Os erros percentuais absolutos médios e percentuais relativos foram de 33,4% e 17,97% para o sensor MODIS, enquanto 30,95% e -5,29% para o VIIRS, que podem ser considerados erros relativamente baixos em oceanos costeiros. Esses resultados representam a análise de dados de satélite mais abrangente para esta região, sugerindo que a abordagem adotada neste trabalho pode ser aplicável em águas relativamente rasas e turvas ao longo da costa brasileira.Abstract: This article comprises an evaluation of the performance of ocean color chlorophyll-a algorithms based on time series of hourly in situ fluorescence chlorophyll concentration (Fchl) measured by a sensor placed on buoy SC01 of the Brazilian Coastal Monitoring System (SiMCosta) in coastal waters of South Brazil. The operational chlorophyll-a algorithms are widely used in Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aboard Aqua and Terra satellites, and Visible Infrared Radiometer Suite (VIIRS) aboard satellites Suomi-NPP and NASA-20. Before initiating the analysis, Fchl and satellite-derived chlorophyll (Csat) data passed through a rigid control of quality defined by SiMCosta and NASA, respectively. The high-quality Fchl values were successfully corrected for nonphotochemical quenching (NPQ) by an interpolation of sunrise and sunset daily measurements. Subsequently, a laboratory-derived calibration coefficient was applied to convert the unquenching Fchl values into chlorophyll concentration (Cflu). Overall, linear regression analysis between Cflu and Csat derived from MODIS and VIIRS sensors showed good results with coefficient of determination (R2) varying between 0.88 and 0.96, slope between 0.92 and 1.02 and intercept between -0.17 and 0.13. The MODIS algorithm (R2 = 0.96, slope = 1.02, RMSE = 0.16 mg m-3, BIAS = 0.16 mg m-3 , for N = 222 and time interval ±1 h) presented slightly better performance than VIIRS (R2 = 0.92, slope = 0.96, RMSE = 0.25 mg m-3, BIAS = -0.25 mg m-3, for N = 284 and time interval ±1 h). The mean absolute percentage and relative percentage errors were 33.4% and 17.97% for MODIS sensor while 30.95% and -5.29% for VIIRS, which can be considered relatively low errors in ocean coastal environments. These results represent the most comprehensive satellite data analysis for this region, suggesting that the approach adopted in this work may be applicable in relatively low turbid waters along the Brazilian coast.Garcia, Carlos Alberto EirasUniversidade Federal de Santa CatarinaSilva, Gabriel Serrato de Mendonça2021-01-14T18:06:00Z2021-01-14T18:06:00Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis70 p.| il., gráfs.application/pdf370848https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219228porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-01-14T18:06:00Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/219228Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732021-01-14T18:06Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.none.fl_str_mv Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
title Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
spellingShingle Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
Silva, Gabriel Serrato de Mendonça
Oceanografia
Clorofila
Sensoriamento remoto
Algorítmos
title_short Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
title_full Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
title_fullStr Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
title_full_unstemmed Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
title_sort Avaliação dos algoritmos de sensoriamento remoto para a clorofila-a do oceano através de dados de fluorescência in situ nas águas costeiras do sul do Brasil
author Silva, Gabriel Serrato de Mendonça
author_facet Silva, Gabriel Serrato de Mendonça
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Garcia, Carlos Alberto Eiras
Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Gabriel Serrato de Mendonça
dc.subject.por.fl_str_mv Oceanografia
Clorofila
Sensoriamento remoto
Algorítmos
topic Oceanografia
Clorofila
Sensoriamento remoto
Algorítmos
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Oceanografia, Florianópolis, 2020.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020
2021-01-14T18:06:00Z
2021-01-14T18:06:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv 370848
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219228
identifier_str_mv 370848
url https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219228
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 70 p.| il., gráfs.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808653324417761280