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Mapeamento de macrófitas submersas em reservatório baseado na teoria de transferência radiativa na coluna de água

Resumo

Um forte problema enfrentado no levantamento da Vegetação Aquática Submersa (VAS) é seu dinamismo, pois sua taxa de crescimento é bastante elevada. Também podem ser arrancadas por embarcações, atingidas pela variação de nível de água, velocidade de corrente, velocidade e direção do vento e outros fatores ambientais. Além disso, o mapeamento da VAS é hoje uma tarefa de elevado custo, quando realizada com dados obtidos em levantamentos de campo. Os procedimentos envolvidos nesse tipo de levantamento demandam longo período de tempo e por isso inviabilizam o mapeamento da VAS, principalmente em grandes reservatórios. Uma alternativa para detectar a VAS é a utilização de imagens de sensoriamento remoto. Porém, estudos mostraram que imagens multiepectrais não possuem resolução espectral adequada para distinguir regiões com e sem vegetação submersa. Trabalhos recentes mostraram que o uso de imagens hiperespectrais e modelos inversos baseados na Teoria de Transferência Radiativa em corpos de água podem ser adaptados para estimar o albedo do substrato. Assim, o objetivo geral do trabalho é efetuar o mapeamento da vegetação aquática submersa com base na teoria de transferência radiativa na coluna de água. Serão necessárias medidas in situ das concentrações de clorofila, sólidos suspensos e matéria orgânica dissolvida, além de medidas das propriedades ópticas inerentes, ou seja, coeficientes de absorção e de retroespalhamento. Isso ocorre pela necessidade de inserir esses valores no processo de inversão do modelo e, com isso, obter informação da coluna da água e do substrato em toda área. Consequentemente será obtido uma mapa de ocorrência da vegetação submersas, além dos constituintes opticamente ativos presentes na coluna de água. Para avaliar os resultados do estudo será realizado um levantamento hidroacústico da área. Para isso, será utilizado o sonar científico digital BioSonics DT-X (Ecobatímetro). Esse equipamento hidroacústico adquire dados georreferenciados sobre a presença e altura da vegetação aquática submersa, além da profundidade. (AU)

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Publicações científicas (16)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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FREIRE DA SILVA, EDSON FILISBINO; LEAO DE MORAES NOVO, EVLYN MARCIA; LOBO, FELIPE DE LUCIA; FARIA BARBOSA, CLAUDIO CLEMENTE; CAIRO, CAROLLINE TRESSMANN; NOERNBERG, MAURICIO ALMEIDA; DA SILVA ROTTA, LUIZ HENRIQUE. A machine learning approach for monitoring Brazilian optical water types using Sentinel-2 MSI. REMOTE SENSING APPLICATIONS-SOCIETY AND ENVIRONMENT, v. 23, AUG 2021. Citações Web of Science: 0.
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DA SILVA, EDSON FILISBINO FREIRE; NOVO, EVLYN MARCIA LEAO DE MORAES; LOBO, FELIPE DE LUCIA; BARBOSA, CLAUDIO CLEMENTE FARIA; NOERNBERG, MAURICIO ALMEIDA; ROTTA, LUIZ HENRIQUE DA SILVA; CAIRO, CAROLLINE TRESSMANN; MACIEL, DANIEL ANDRADE; FLORES JUNIOR, ROGERIO. Optical water types found in Brazilian waters. LIMNOLOGY, v. 22, n. 1 JUL 2020. Citações Web of Science: 0.
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WATANABE, FERNANDA; ALCANTARA, ENNER; IMAI, NILTON; RODRIGUES, THANAN; BERNARDO, NARIANE. Estimation of Chlorophyll-a Concentration from Optimizing a Semi-Analytical Algorithm in Productive Inland Waters. REMOTE SENSING, v. 10, n. 2 FEB 2018. Citações Web of Science: 9.
FERNANDA WATANABE; ENNER ALCÂNTARA; THANAN RODRIGUES; LUIZ ROTTA; NARIANE BERNARDO; NILTON IMAI. Remote sensing of the chlorophyll-a based on OLI/Landsat-8 and MSI/Sentinel-2A (Barra Bonita reservoir, Brazil). Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 90, n. 2, p. 1987-2000, Ago. 2018.
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