利用轨道传感器数据和场光谱辐射测定法鉴定guaiba湖水中的光学活性成分

Q4 Earth and Planetary Sciences Pesquisas em Geociencias Pub Date : 2018-12-18 DOI:10.22456/1807-9806.88645
Gustavo Rodrigues Toniolo, Laurindo Antonio Guasselli, Diniz Carvalho de Arruda, W. P. Filho
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摘要

guaiba湖是阿雷格里港大都会区的主要水源。遥感越来越多地用于识别水中的不同元素。这项工作的目的是通过整合轨道遥感和现场光谱辐射测量数据,确定guaiba湖水的光学活性成分及其光学性质。为此,我们收集了相关的湖泊和光谱变量。衍生技术被用来识别决定水特性的光学活性成分。利用LISS-III/ResourceSat-2传感器的图像对湖沼参数进行了经验估计。结果表明,经验回归表明,708 nm处23%的反射率是由于水中固体的存在,Chl-a浓度与反射率无显著相关性(α = 0.05)。通过对光谱数据的导数分析,可以观察到导数后相关性的增加,表明该技术提高了光谱对比度,从而提高了估计的准确性。在772 nm处的一阶导数解释了44%的变化是由于总悬浮固体。在690 nm处,第一导数解释了叶绿素a浓度变化的32%。在浊度和水透明度变量中观察到最好的结果。LISS-III图像显示了通过线性回归绘制guaiba湖水组成的潜力。
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Identificação de constituintes opticamente ativos na água do Lago Guaíba a partir de dados de sensores orbitais e espectrorradiometria de campo
O Lago Guaíba é a principal fonte de abastecimento de água para a região metropolitana de Porto Alegre. Os sensores remotos são cada vez mais utilizados na discriminação de diferentes elementos presentes na água. O objetivo deste trabalho é identificar os constituintes opticamente ativos da água do Lago Guaíba, quanto às suas propriedades ópticas, a partir da integração de dados de sensoriamento remoto orbital e de espectrorradiometria de campo. Para tanto foram coletadas e relacionadas variáveis limnológicas e espectrais.Técnicas de derivadaforam utilizadas, buscando identificar os constituintes opticamente ativos que determinam as características da água. Uma imagem do sensor LISS-III/ResourceSat-2 foi usada para estimativa empírica dos parâmetros limnológicos. Os resultados mostram que regressões empíricas explicam que 23% da reflectância em 708 nm é devida a presença de sólidos na água, e a concentração de Chl-a não apresentou correlações significativas (α = 0,05) com a reflectância. A partir da análise dos dados espectrais pela Técnica de derivada, observa-se o aumento das correlações após a derivação evidenciando que esta técnica aumenta o contraste espectral e assim a precisão das estimativas. A primeira derivada em 772 nm explicou 44% da variação devido aos totais de sólidos suspensos. Já em 690 nm, a primeira derivada explicou 32% da variação na concentração de clorofila-a. Os melhores resultados foram observados nas variáveis turbidez e transparência da água. As imagens LISS-III mostraram-se potenciais para mapear a composição da água do Lago Guaíba, por meio de regressões lineares.
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