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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/77708| Type: | TCC |
| Title: | Avaliação da qualidade da água no açude Quixeramobim, semiárido cearense, utilizando sensoriamento remoto |
| Authors: | Bezerra, José Sávio |
| Advisor: | Mesquita, Janine Brandão de Farias |
| Keywords in Brazilian Portuguese : | Clorofila-a;Turbidez;Imagens de satélite;Correção atmosférica;Geotecnologias |
| Keywords in English : | Chlorophyll-a;Turbidity;Satellite images;Atmospheric correction;Geotechnologies |
| Knowledge Areas - CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA |
| Issue Date: | 2024 |
| Citation: | BEZERRA, José Sávio. Avaliação da qualidade da água no açude Quixeramobim, semiárido cearense, utilizando sensoriamento remoto. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia a Ambiental e Sanitária) - Campus de Crateús, Universidade Federal do Ceará, Crateús, 2024. Disponível em: Acesso em: |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | O presente estudo objetivou mensurar a concentração de clorofila-a e de turbidez no açude Quixeramobim, no estado do Ceará, através da técnica de sensoriamento remoto. Para isso, utilizou-se o software Qgis versão 3.28, o Jamovi (software estatístico) e outras ferramentas auxiliares para a obtenção dos resultados. As estimativas foram realizadas a partir de imagens do satélite Landsat 8-OLI do período de 2013 a 2023. Para isso, foram aplicados 18 e 15 algoritmos de 5 bandas espectrais do sensor OLI para o parâmetro clorofila-a e turbidez, respectivamente. A partir da correlação entre a concentração clorofila-a e o valor de turbidez predita (o) na data da cena e a reflectância espectral dos algoritmos, foram selecionados 8 modelos de bandas para a clorofila-a e 2 modelos para a turbidez, levando em consideração o melhor desempenho no ajuste dos dados analisados. Seguidamente, as equações geradas subsidiaram a recuperação de ambos os parâmetros, considerando a reflectância espectral como a variável independente. Com a obtenção destes parâmetros através do sensoriamento remoto, foi realizada uma análise estatística comparativa com a concentração de clorofila-a e o valor de turbidez de referência. Os resultados encontrados revelaram que as bandas do vermelho, verde e infravermelho (NIR), apresentaram fortes correlações com a concentração da clorofila prevista, bem como com o valor de turbidez previsto, exceto o NIR para este último parâmetro. A clorofila-a e a turbidez recuperada através da banda do vermelho (B4) tiveram o melhor ajuste com os dados de referência deste parâmetro da qualidade de água, apresentando R2 = 0,9967 e menor erro RMSE = 1,91 μg/L para clorofila-a e R2 = 0,9614 e menor erro RMSE = 0,106 para turbidez. As concentrações de clorofila-a referente ao ano de 2014 alcançaram valores mínimo e máximo de 11,665 μg/L e 228,48 μg/L, respectivamente. Já os valores de turbidez referente ao ano de 2021 tiveram valores mínimo e máximo de 4,7339 NTU e 8,9611 NTU, respectivamente. O presente estudo evidenciou a capacidade do sensoriamento remoto em fornecer estimativas precisas da concentração de clorofila-a e dos valores de turbidez, ressaltando, todavia, a importância das calibrações do modelo associada às correções atmosféricas. |
| Abstract: | The present study aimed to measure the concentration of chlorophyll-a and turbidity in the Quixeramobim reservoir, in the state of Ceará, using the remote sensing technique. For this, the software Qgis version 3.28, Jamovi (statistical software) and other auxiliary tools were used to obtain the results. The estimates were made based on images from the Landsat 8-OLI satellite from 2013 to 2023. For this, 18 and 15 algorithms from 5 spectral bands of the OLI sensor were applied to the chlorophyll-a and turbidity parameters, respectively. Based on the correlation between the chlorophyll-a concentration and the predicted turbidity value (o) on the scene date and the spectral reflectance of the algorithms, 8 band models for chlorophyll-a and 2 models for turbidity were selected, taking into account consideration of the best performance in adjusting the analyzed data. Then, the generated equations supported the recovery of both parameters, considering spectral reflectance as the independent variable. By obtaining these parameters through remote sensing, a comparative statistical analysis was carried out with the chlorophyll-a concentration and the reference turbidity value. The results found revealed that the red, green and infrared (NIR) bands showed strong correlations with the predicted chlorophyll concentration, as well as with the predicted turbidity value, except the NIR for this last parameter. Chlorophyll-a and turbidity recovered through the red band (B4) had the best fit with the reference data for this water quality parameter, presenting R2 = 0.9967 and lowest error RMSE = 1.91 μg/L for chlorophyll-a and R2 = 0.9614 and lowest error RMSE = 0.106 for turbidity. Chlorophyll-a concentrations for the year 2014 reached minimum and maximum values of 11.665 μg/L and 228.48 μg/L, respectively. The turbidity values for the year 2021 had minimum and maximum values of 4.7339 NTU and 8.9611 NTU, respectively. The present study highlighted the ability of remote sensing to provide accurate estimates of chlorophyll-a concentration and turbidity values, highlighting, however, the importance of model calibrations associated with atmospheric corrections. |
| URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/77708 |
| Access Rights: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | ENGENHARIA AMBIENTAL - CRATEÚS - Monografias |
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