3 research outputs found

    Análise espaço-temporal da concentração de sedimentos em suspensão no reservatório do Descoberto (DF), por meio de sensoriamento remoto

    Get PDF
    Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2018.O objetivo deste trabalho foi estimar a concentração de sedimentos em suspensão (CSS) no reservatório do Descoberto, Distrito Federal, a partir das propriedades óticas da água e uso de imagens de satélite. Foram realizadas três campanhas em datas escolhidas em função do calendário de passagem dos sensores, da sazonalidade das chuvas e do hidrograma do reservatório. Em cada campanha foram coletadas amostras de água e realizada espectrorradiometria de campo em oito pontos distintos do reservatório, sendo seis pontos próximos a zonas de entrada de sedimentos (afluentes), um no centro e um junto à barragem. Nas amostras foi realizada a filtragem para determinação de CSS e determinação do padrão de absorção de luz. A calibração entre a CSS e o comportamento espectral dos pontos coletados gerou modelos de estimativa de CSS, o que possibilitou a investigação do comportamento temporal, sazonal e espacial desse parâmetro de qualidade da água. Os dados MODIS permitiram a geração de uma série temporal de CSS desde 2000 a 2017. O modelo proposto apresentou R² = 0,8105 e RMSE% = 46,74%. Verificou-se um comportamento sazonal típico, onde as menores CSS ocorrem nos meses de seca e as maiores no período chuvoso bem como o fenômeno de retorno de sedimentos entre os meses de fevereiro e março em decorrência de veranicos no mês de fevereiro, observado em diversos anos. Dada a alta resolução temporal dos dados MODIS foi possível captar alguns fenômenos picos de CSS, associados a volumes de chuvas históricos para o DF. Os dados Landsat 8, disponíveis a partir de 2013, permitiram uma análise espacial da CSS. O modelo proposto apresentou R² = 0,8352 e RMSE% = 15,12% ,demonstrando que o afluente que mais contribui com carga de sedimentos é o rio Descoberto, seguido do ribeirão Rodeador. O lago possui um padrão homogêneo de CSS ao longo de quase todo ano, adquirindo heterogeneidade (variância = 25,16) apenas no início da estação chuvosa, quando está com menor volume e recebe cargas de sedimentos proporcionalmente maiores, tendendo à homogeneidade (variância = 0,92) a partir da segunda metade do período chuvoso. Os dados de reflectância dos pixels puros de água do sensor Landsat-8 tendem a superestimar as CSS em regiões mais rasas do reservatório (RSME% = 37, 34%). As correções atmosféricas aplicadas ao sensor Sentinel 2 tendem a superestimar os valores de reflectância dos pixels puros de água, propagando esse erro à estimativa de CSS, que é maior a medida que se desloca da região do vermelho (RMSE% = 85,89) para a região do infravermelho (RMSE% = 112,28).Empresa Brasileira de Inovação e Pesquisa (FINEP).This work aims estimate the suspended sediments concentration (SSC) in Descoberto reservoir, in Federal District, through the optical properties of water and satellite images. Three campaigns were performed in dates chosen according to the calendar of the sensors, the seasonality of the rains and the level of the reservoir. In each campaign, water samples were collected and field spectroradiometry was performed at eight distinct points in the reservoir, six of which were near sediment inflow sites, one in the center and one near the dam. In each samples, the filtration was carried out to determine the SSC and performed the light absorption pattern. The calibration between the SSC and the spectral behavior of the collected points generated SSC estimation models, which allowed the investigation of the temporal, seasonal and spatial behavior of this parameter of water quality. The MODIS data allowed the generation of a time series of SCC from 2000 to 2016. The proposed model presented R² = 0,8105 and RMSE% = 46,74%. A typical seasonal behavior was observed, where the lowest SSC occur in the dry season and the highest in the rainy season, as well as the sediment return phenomenon among the months of February and March as a result of dryer months in February, observed in several years. Given the high temporal resolution of the MODIS data, it was possible to capture some phenomena of SSC peaks, associated with historic rainfall volumes for Federal District. The Landsat 8 data, available since 2013, allowed a spatial analysis of SCC. The proposed model presented R² = 0,8352 and RMSE% = 15,12%, demonstrating that the tributary that most contributes to the sediment load is the Descoberto river, followed by the Rodeador river. The lake has a homogeneous SSC pattern throughout most of the year, obtaining heterogeneity only at the beginning of the rainy season (variance = 25,16), when it is lower and receives loads of sediment proportionally larger, tending to homogeneity from the second half of the rainy season (variance = 0,92). The reflectance data of the pure water pixels of the Landsat-8 sensor tend to overestimate the CSS in shallower regions of the reservoir (RSME% = 37, 34%). The atmospheric corrections applied to the Sentinel 2 sensor tend to overestimate the reflectance values of the pure water pixels, propagating this error to the CSS estimation, which is larger as it moves from the red region (RMSE% = 85.89) to the infrared region (RMSE% = 112.28)

    Análise espaço-temporal dos sedimentos em suspensão em reservatório de baixa concentração por meio de sensoriamento remoto

    Get PDF
    O estudo de pequenos reservatórios e com baixa concentração de sedimentos em suspensão (CSS) ainda é um desafio para o sensoriamento remoto. Neste trabalho estimamos a CSS a partir das propriedades óticas da água e de imagens orbitais. Realizamos campanhas em datas escolhidas em função do calendário de passagem dos sensores, sazonalidade das chuvas e hidrograma do reservatório para coleta de amostras de água superficial e espectrorradiometria de campo. A calibração entre a CSS e o comportamento espectral gerou modelos de estimativa de CSS a partir de dados MODIS e Landsat 8, permitindo investigação do seu comportamento temporal e espacial. O modelo MODIS gerou uma série temporal de CSS desde 2000 a 2017, apresentando R2 = 0,8105 e RMSE% = 39,91%. O modelo Landsat 8 permitiu a análise espacial da CSS, apresentando R2 = 0,8352 e RMSE% = 15,12%. A combinação dos modelos propostos permitiu a análise temporal e espacial da CSS e seus relacionamentos com o regime de chuvas e variação de cota do reservatório do Descoberto (DF). Os resultados demonstraram que o uso de dados orbitais complementam as informações da CSS obtidas pelos métodos tradicionais de coleta e análise de qualidade da água em reservatórios de baixa CSS.The study of small reservoirs with low suspended sediment concentration (CSS) is still a challenge for remote sensing. In this work we estimate CSS from the optical properties of water and orbital imagery. Campaigns were carried out at selected dates according to the calendar of sensor passages, rainfall seasonality and hydrograph of the reservoir for the collection of surface water samples and field spectroradiometry. The calibration between CSS and spectral behavior generated CSS estimation models from MODIS and Landsat 8 data, allowing investigation of their temporal and spatial behavior. The MODIS model generated a time series of CSS from 2000 to 2017, presenting R2 = 0.8105 and RMSE% = 39.91%. The Landsat 8 model allowed the spatial analysis of CSS, with R2 = 0.8352 and RMSE% = 15.12%. The combination of the proposed models allowed the temporal and spatial analysis of the CSS and its relationships with the rainfall regime and the quota variation of the Descoberto reservoir (DF). The results showed that the use of orbital data complements the CSS information obtained by the traditional methods of collecting and analyzing water quality in low CSS reservoirs

    Mapeamento de uso do solo da bacia hidrográfica do Alto Descoberto, no Distrito Federal, por meio de classificação orientada a objetos com base em imagem do satélite Landsat 8 e softwares livres

    No full text
    A bacia hidrográfica do Alto Descoberto, principal fonte de água e responsável por 60% do abastecimento agrícola do Distrito Federal, vem sofrendo intensas alterações no uso da terra nos últimos anos, fazendo-se necessário seu monitoramento. No âmbito da classificação de imagens de satélite, a Classificação Orientada ao Objeto – OBIA (Objetc Based Image Analysis) vem ganhando importância. As técnicas utilizadas pela OBIA possuem uma nova abordagem, promovendo uma classificação baseada em objetos identificáveis na imagem, ao invés de pixels isolados. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta um mapa de uso e cobertura do solo da bacia hidrográfica do Alto Descoberto, obtido por meio de técnicas de OBIA com base em uma imagem obtida pelo satélite Landsat – 8 e uso exclusivo de softwares livres. As etapas desenvolvidas foram pré-processamento, segmentação, classificação por meio de amostras de treinamento e regras de decisão, e avaliação de qualidade. O resultado da classificação mostrou-se satisfatório, apresentando índices Kappa e Tau de 68,45% e 74,88%, respectivamente
    corecore