Avaliação dos métodos de remoção do efeito glint na estimativa da reflectância de sensoriamento remoto em águas interiores com propriedades ópticas muito diferentes

• Processo: 18/21027-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Enner Herenio de Alcântara
• Beneficiário: Enner Herenio de Alcântara
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Águas interiores
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: águas interiores | Reflectância de sensoriamento remoto | Sistemas ópticos complexos | Sensoriamento Remoto

Resumo

O controle de qualidade dos espectros de reflectância de sensoriamento remoto (Rrs) é uma tarefa desafiadora, principalmente para a obtenção acurada das medidas realizadas in situ em sistemas aquáticos opticamente complexos. Um dos desafios está relacionado ao efeito glint nas medidas in situ. Esse estudo avaliou quatro métodos para reduzir o efeito glint nos espectros de Rrs coletados em uma cascata de reservatórios com propriedades ópticas diferentes. O primeiro método (i) adota um coeficiente constante para correção do efeito para qualquer ângulo de visada; o segundo (ii) usa "look-up-table" com Á variando de acordo com a geometria de aquisição e a velocidade do vento; o terceiro (iii) é baseado na otimização hiperespectral para redução do efeito glint e o quatro (iv) calcula Á como função da velocidade do vento. As correções realizadas pelos métodos foram avaliadas por meio de simulações realizadas no HydroLight. Os resultados mostraram que o uso do método que considera Á variável (método iii) foi o que teve os menores erros. No entanto, em águas dominadas por CDOM e baixas concentrações de clorofila-a, o método mais adequado foi o (ii). A redução do erro no calculo da Rrs foi de aproximadamente 30%. (AU)