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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Analysis of MERIS Reflectance Algorithms for Estimating Chlorophyll-a Concentration in a Brazilian Reservoir

Texto completo
Autor(es):
Augusto-Silva, Petala B. [1] ; Ogashawara, Igor [1] ; Barbosa, Claudio C. F. [2] ; de Carvalho, Lino A. S. [1] ; Jorge, Daniel S. F. [1] ; Fornari, Celso Israel [3] ; Stech, Jose L. [1]
Número total de Autores: 7
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Natl Inst Space Res, Remote Sensing Div, BR-12227010 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
[2] Natl Inst Space Res, Image Proc Div, BR-12227010 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
[3] Natl Inst Space Res, Associate Lab Sensors & Mat, BR-12227010 Sao Jose Dos Campos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: REMOTE SENSING; v. 6, n. 12, p. 11689-11707, DEC 2014.
Citações Web of Science: 15
Resumo

Chlorophyll-a (chl-a) is a central water quality parameter that has been estimated through remote sensing bio-optical models. This work evaluated the performance of three well established reflectance based bio-optical algorithms to retrieve chl-a from in situ hyperspectral remote sensing reflectance datasets collected during three field campaigns in the Funil reservoir (Rio de Janeiro, Brazil). A Monte Carlo simulation was applied for all the algorithms to achieve the best calibration. The Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI) got the lowest error (17.85%). The in situ hyperspectral dataset was used to simulate the Ocean Land Color Instrument (OLCI) spectral bands by applying its spectral response function. Therefore, we evaluated its applicability to monitor water quality in tropical turbid inland waters using algorithms developed for MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) data. The application of OLCI simulated spectral bands to the algorithms generated results similar to the in situ hyperspectral: an error of 17.64% was found for NDCI. Thus, OLCI data will be suitable for inland water quality monitoring using MERIS reflectance based bio-optical algorithms. (AU)

Processo FAPESP: 08/57719-9 - Programa de Mudanças Climáticas - INCT CLIMA
Beneficiário:Carlos Afonso Nobre
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Programa de Pesquisa sobre Mudanças Climáticas Globais - Temático
Processo FAPESP: 11/19523-8 - Desenvolvimento de modelo semi-analítico para o estudo da concentração de clorofila-a e estado trófico em reservatórios hidrelétrico tropicais
Beneficiário:José Luiz Stech
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular