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Tipo: TCC
Título: Sensoriamento remoto aplicado à avaliação da qualidade da água do reservatório Edson Queiroz, Ceará
Autor(es): Oliveira, Edimara Torres
Orientador: Mesquita, Janine Brandão de Farias Mesquita
Palavras-chave em português: sensoriamento remoto;clorofila-a;landsat-8
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA
Data do documento: 2025
Citação: OLIVEIRA, Edimara Torres. Sensoriamento remoto aplicado à avaliação da qualidade da água do reservatório Edson Queiroz, Ceará. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Ambiental e Sanitária) - Campus de Crateús, Universidade Federal do Ceará, Crateús, 2025. Disponível em: Acesso em:
Resumo: O monitoramento contínuo da concentração de parâmetros de qualidade da água é imprescindível para gestão adequada dos recursos hídricos. Muitas técnicas são aplicadas para auxiliar os processos de avaliação de reservatórios, como sensoriamento remoto e SIGs. Dos parâmetros de qualidade de água passíveis a serem a avaliados por sensoriamento remoto, destaca-se a Clorofila-a, pigmento presente em organismos fotossintéticos e responsável pela cor aparente da água. Este estudo teve como objetivo a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto para estimar a concentração de Clorofila-a no reservatório Edson Queiroz, localizado em Santa Quitéria, Ceará. O período de estudo da pesquisa corresponde entre os anos de 2014 e 2022 e as estimativas do parâmetro foram realizadas com imagens do satélite Landsat 8-OLI correspondentes ao período. Para processamento das imagens foi utilizado o software QGIS na versão 3.28 com o complemento Semi-Automatic Classification (SCP). Nesse sentido, foram aplicados 10 algoritmos de 5 bandas espectrais do sensor OLI. Realizou-se a correlação entre a predição da concentração de Clorofila-a na data de captura das cenas com os valores da refletância espectral média obtidas através dos algoritmos, com isso, mediante o ajuste dos dados foram selecionadas as variáveis com potencial para recuperação do parâmetro, no caso, 7 modelos de banda. As equações geradas a partir do modelo foram aplicadas para recuperação da Clorofila-a, com a utilização da reflectância espectral na variável independente da equação. A razão de bandas B5/B6, Infravermelho Próximo – NIR e Infravermelho Médio – SWIR 1, respectivamente, mostraram-se a variável com maior ajuste de dados para recuperação de Clorofila-a, com R² = 0,9976. Assim, o estudo evidenciou a potencialidade da aplicação de técnicas de sensoriamento remoto para prever a concentração do parâmetro analisado e suas variações temporais e espaciais, fundamentais para o gerenciamento dos corpos hídricos.
Abstract: Continuous monitoring of water quality parameter concentrations is essential for proper water resource management. Many techniques are applied to assist reservoir assessment processes, such as remote sensing and GIS. Among the water quality parameters that can be assessed by remote sensing, Chlorophyll-a stands out, a pigment present in photosynthetic organisms and responsible for the apparent color of water. This study aimed to apply remote sensing techniques to estimate the concentration of Chlorophyll-a in the Edson Queiroz reservoir, located in Santa Quitéria, Ceará. The study period of the research corresponds to the years between 2014 and 2022, and the parameter estimates were made with images from the Landsat 8-OLI satellite corresponding to the period. For image processing, the QGIS software version 3.28 with the Semi-Automatic Classification (SCP) add-on was used. In this sense, 10 algorithms of 5 spectral bands of the OLI sensor were applied. The correlation between the predicted concentration of Chlorophyll-a on the date of capture of the scenes and the average values of spectral reflectance obtained through the algorithms was performed. Thus, through data adjustment, the variables with potential for recovery of the parameter were selected, in this case, 7-band models. The equations generated from the model were applied to recover Chlorophylla using spectral reflectance as an independent variable of the equation. The ratio of the B5/B6 bands, Near Infrared - NIR and Mid Infrared - SWIR 1, respectively, proved to be the variable with the best adjustment of the data for recovery of Chlorophyll-a, with R² = 0.9976. Thus, the study highlighted the potential of applying remote sensing techniques to predict the concentration of the analyzed parameter and its temporais and spatial variations, fundamental for the management of water bodies.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80068
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:ENGENHARIA AMBIENTAL - CRATEÚS - Monografias

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