Biblioteca Digital de VanguardiaClorofila a e turbidez a partir de imagens MODIS : uma análise comparativa com 15 anos de dados in situ para a represa billings/sp
A Represa Billings é considerada a maior represa da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), sendo a grande responsável pelo seu abastecimento público. Como a qualidade da sua água é afetada pela expansão urbana e atividades econômicas, há a necessidade de monitoramento contínuo. Dentre as mais pro...
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | documento de conferencia |
| Lenguaje: | Portugués |
| Publicado: |
2018
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bdigital.uncu.edu.ar/12865 |
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|---|---|
| author | Ruiz Haddad, Isadora Oswaldino da Silva, Letícia Santos Ricco, Milena Stoppa Espinossi, Nathalia Saito Satoru, Victor |
| author2 | Bourscheidt, Vandoir |
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| author_sort | Ruiz Haddad, Isadora |
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| description | A Represa Billings é considerada a maior represa da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), sendo a grande responsável pelo seu abastecimento público. Como a qualidade da sua água é afetada pela expansão urbana e atividades econômicas, há a necessidade de monitoramento contínuo. Dentre as mais promissoras ferramentas de monitoramento, as técnicas de sensoriamento remoto possuem as vantagens de, terem um baixo custo operacional e possibilidade de monitoramento em larga escala. Neste trabalho, utilizamos dados do satélite MODIS a partir da plataforma Google Earth Engine, para explicar a variação em dados de clorofila-a e turbidez obtidos in situ pela CETESB ao longo de 15 anos (2002-2017), através de regressão múltipla e do método de inteligência artificial random forest. Para a clorofila, utilizando técnicas de seleção de modelos, encontramos que o modelo mais simples e com maior explicação inclui as bandas 1, 2, 3, 5 e 7, com um R²=0.18 (P<0.001). Com o método random forest, obtivemos um R²=0.32 com as mesmas bandas, indicando maior poder de explicação em relação aos modelos lineares. Para a turbidez, ambos os métodos explicaram menos de 5% da variação nos dados, indicando uma fraca relação. Apesar do menor poder explicativo em relação ao encontrado na literatura, possivelmente devido às limitações dos dados da CETESB (como a ausência de informações do horário e ponto exatos da coleta), os modelos foram significativos, reforçando o potencial das informações a partir de satélites como indicativos de qualidade da água |
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| institution | Biblioteca Digital - UNCUYO |
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