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Estimação da concentração de clorofila-a por meio de imagens OLI Landsat-8 no Rio Bonito, bacia do Baixo Tietê, SP

Processo: 21/04466-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2021
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geofísica
Pesquisador responsável:Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe
Beneficiário:Lucas Lima Ladeira
Instituição-sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Assunto(s):Qualidade da água   Sensoriamento remoto

Resumo

Reservatórios são ecossistemas aquáticos formados pela construção de barragens em rios. O aumento do tempo de retenção da água e do tempo disponível de nutrientes, levam à eutrofização do ambiente. Certas espécies de fitoplânctons podem produzir metabólitos tóxicos para animais e seres humanos. Neste contexto, o monitoramento de corpos d'água interiores, no âmbito das concentrações de pigmentos fotossintéticos, tem grande importância ambiental e sanitária para o gerenciamento dos recursos hídricos. Por apresentarem áreas extensas, os reservatórios se tornam ambientes de difícil monitoramento da qualidade da água por meio de métodos tradicionais. Assim, o uso de sensoriamento remoto é uma ferramenta útil para a avaliação da qualidade da água, em termos de constituintes opticamente ativos, ou seja, aqueles que interagem a com radiação eletromagnética. Diversos modelos bio-ópticos têm sido desenvolvidos para estimar os constituintes opticamente ativos a partir de dados de sensoriamento remoto. Esses modelos estão sendo utilizados em diferentes abordagens, como empírica, semi-analítica e baseada em machine learning. Neste sentido, o objetivo do projeto proposto é estimar a concentração de clorofila-a no Rio Bonito, afluente do Rio Tietê, no trecho correspondente ao reservatório de Nova Avanhandava, a partir da aplicação de modelos bio-ópticos em imagem do sensor Operational Land Imager (OLI) Landsat-8. Serão testados o método estatístico de mínimos quadrados e o algoritmo baseado em aprendizagem de máquina, Random Forest. A partir do projeto proposto, é esperado obter modelos adequados para estimação da concentração de clorofila-a, além de contribuir para o uso de tecnologias e ferramentas que estimem a qualidade da água, auxiliando no planejamento ambiental e gerenciamento de recursos hídricos.

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