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dc.contributor.advisorGarcia, Carlos Alberto Eiraspt_BR
dc.contributor.authorOmachi, Claudia Yukipt_BR
dc.date.accessioned2022-05-13T04:54:19Zpt_BR
dc.date.issued1999pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/238616pt_BR
dc.description.abstractA concentração de pigmentos fitoplanctônicos nos oceanos pode ser estimada por sensores remotos a bordo de satélites. Para isso, torna-se necessário o estabelecimento de algoritmos bio-ópticos que relacionem a radiação visível emergente da superfície do mar com a concentração supeficial de pigmentos. Dados radiométricos e de concentração superficial de clorofila-a foram simultaneamente coletados entre 1995 e 1998, na região Sudoeste do Oceano Atlántico (SOA), para derivar algoritmos empíricos para o sensor SeaWiFS. Tais algoritmos requerem como entrada razão entre reflectâncias das bandas e assim, uma análise da influência da atmosfera sobre a irradiância foi feita, através do uso de um modelo de atenuação espectral da irradiância. Esta análise mostrou que a irradiância é pouco afetada pelos parâmetros analisados (visibilidade, ozônio e vapor de água precipitável), sendo que o vapor de água precipitável afetou apenas a banda de 670 nm, e mesmo assim, muito pouco. A razão entre as irradiâncias das bandas sofreu menor influência atmosférica do que a irradiância, sendo que a razão entre 490 e 510 nm foi a que sofreu menor influência. Outro importante resultado foi que para ângulos solares menores que 40º, as razões entre irradiâncias Ed(490)/Ed(510), Ed(490)/Ed(555) e Ed(510)/Ed(555) são praticamente invariantes, dentro dos limites atmosféricos analisados. Os resultados obtidos mostraram que técnicas de modelagem são recomendadas para contornar a falta de medições da irradiância espectral descendente. Na análise dos algoritmos empíricos de concentração superficial de clorofila-a na região SOA, uma série de critérios estatísticos e gráficos foram adotados para a avaliação do desempenho. Nenhum dos algoritmos empíricos históricos aplicados à região SOA apresentou resultados que atendessem a esses critérios, evidenciando que os algoritmos globais de processamento dos dados da cor do oceano ainda não são totalmente adequados nesta região. Algoritmos empíricos regionais desenvolvidos a partir do banco de dados SOA apresentaram boas relações empíricas entre os dados logaritmizados de concentração superficial de clorofila-a e de razão entre reflectâncias das bandas, descritas por equações lineares. Estes algoritmos apresentaram estimativas de concentração de clorofila-a melhores que os históricos, mostrando que a razão entre reflectãncias das bandas 490 e 555 nm é a mais indicada para estimar a concentração superficial de clorofila-a no SOA. No entanto, a precária representatividade e o pequeno número de dados bio-ópticos dificultaram a análise dos algoritmos, tanto históricos quanto os regionais, tornando evidente a necessidade de ampliar este banco de dados. Recomenda-se ainda que amostragens da região do SOA sejam incluídas no desenvolvimento de futuros algoritmos globais para que estes sejam consistentes também para essa região.pt_BR
dc.description.abstractPhytoplanctonic pigments in the ocean can be estimated by remote sensing. This is done by developing bio-optical algorithms which relate upwelling radiation in the visible range of the spectrum at the sea surface to pigment concentration. A dataset consisting of radiometric and pigment concentration measurements was gathered between 1995 and 1998 in the Southwestern Atlantic Ocean (SAO) and it was used to derive and to analyse empirical algorithms. Empirical algorithms require reflectance that need upwelling radiances and downwelling irradiances, so a sensitivity analysis of the atmospheric influences on downwelling irradiance was performed using a simple spectral irradiance model. This analysis showed that irradiance ratios were little affected by atmospheric concentration of ozone and by visibility. The irradiance ratio at 490 and 510 nm was the least affected. An other important result of the analysis was that for solar zenith angles less than 40º, the irradiance ratios Ed(490)/Ed(510), Ed(490)/Ed(555) e Ed(510)/Ed(555) were practically invariant. The results showed that simple modeling techniques can overcome the lack of spectral downwelling irradiance measurements. Regarding to the performance of published empirical algorithms relating reflectance ratios to chlorophyll-a concentration in SAO, rigorous statistical and graphical criteria were adopted to assess their validity. None of published algorithms performed according to these criteria, demonstrating that global ocean color processing algorithms are not completely adequate for this region. Regional empirical algorithms, developed from SAO dataset were also described. Simple linear equations from log-transformed bio-optical data performed well and were even better than those presented by previously published empirical algorithms, presenting that the best reflectance ratio to estimate surface chlorophyll concentration in the SAO is the 490/555. However, more data are still required in several regions of the SAO, specially in high chlorophyll concentration places. It is also recommended the inclusion of data collected in the SAO into SeaBAM database to generate next global algorithms, also applicable to SAO.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectAlgoritmos empíricospt_BR
dc.titleAnálise de algoritmos empíricos de concentração superficial de Clorofila-a para o Sensor SeaWIFS na região sudoeste do Oceano Atlânticopt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of empirical algorithms of surface Chlorophyll-a for SeaWiFS in the Southwestern Atlantic Ocean en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000606486pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date1999pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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