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dc.contributor.authorChelotti, Giancarlo Brugnarapt_BR
dc.contributor.authorMartinez, Jean Michelpt_BR
dc.contributor.authorRoig, Henrique Llacerpt_BR
dc.contributor.authorOlivietti, Diogopt_BR
dc.date.accessioned2020-01-24T10:33:12Z-
dc.date.available2020-01-24T10:33:12Z-
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.citationCHELOTTI, Giancarlo Brugnara et al. Space-temporal analysis of suspended sediment in low concentration reservoir by remote sensing. RBRH, v. 24, e17, 2019. DOI: https://doi.org/10.1590/2318-0331.241920180061. Disponível em: http://scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2318-03312019000100221. Acesso em: 23 jan. 2020.pt_BR
dc.identifier.citationhttp://orcid.org/0000-0003-0715-1306-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/36687-
dc.description.abstractO estudo de pequenos reservatórios e com baixa concentração de sedimentos em suspensão (CSS) ainda é um desafio para o sensoriamento remoto. Neste trabalho estimamos a CSS a partir das propriedades óticas da água e de imagens orbitais. Realizamos campanhas em datas escolhidas em função do calendário de passagem dos sensores, sazonalidade das chuvas e hidrograma do reservatório para coleta de amostras de água superficial e espectrorradiometria de campo. A calibração entre a CSS e o comportamento espectral gerou modelos de estimativa de CSS a partir de dados MODIS e Landsat 8, permitindo investigação do seu comportamento temporal e espacial. O modelo MODIS gerou uma série temporal de CSS desde 2000 a 2017, apresentando R2 = 0,8105 e RMSE% = 39,91%. O modelo Landsat 8 permitiu a análise espacial da CSS, apresentando R2 = 0,8352 e RMSE% = 15,12%. A combinação dos modelos propostos permitiu a análise temporal e espacial da CSS e seus relacionamentos com o regime de chuvas e variação de cota do reservatório do Descoberto (DF). Os resultados demonstraram que o uso de dados orbitais complementam as informações da CSS obtidas pelos métodos tradicionais de coleta e análise de qualidade da água em reservatórios de baixa CSS.pt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.publisherAssociação Brasileira de Recursos Hídricospt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSpace-temporal analysis of suspended sediment in low concentration reservoir by remote sensingpt_BR
dc.title.alternativeAnálise espaço-temporal dos sedimentos em suspensão em reservatório de baixa concentração por meio de sensoriamento remoto-
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordÁgua - qualidadept_BR
dc.subject.keywordModelagem hidrológica e ambientalpt_BR
dc.subject.keywordSensoriamento remotopt_BR
dc.subject.keywordMODISpt_BR
dc.subject.keywordLandsat 8pt_BR
dc.rights.license(CC BY) - This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.-
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1590/2318-0331.241920180061pt_BR
dc.description.abstract1The study of small reservoirs with low suspended sediment concentration (CSS) is still a challenge for remote sensing. In this work we estimate CSS from the optical properties of water and orbital imagery. Campaigns were carried out at selected dates according to the calendar of sensor passages, rainfall seasonality and hydrograph of the reservoir for the collection of surface water samples and field spectroradiometry. The calibration between CSS and spectral behavior generated CSS estimation models from MODIS and Landsat 8 data, allowing investigation of their temporal and spatial behavior. The MODIS model generated a time series of CSS from 2000 to 2017, presenting R2 = 0.8105 and RMSE% = 39.91%. The Landsat 8 model allowed the spatial analysis of CSS, with R2 = 0.8352 and RMSE% = 15.12%. The combination of the proposed models allowed the temporal and spatial analysis of the CSS and its relationships with the rainfall regime and the quota variation of the Descoberto reservoir (DF). The results showed that the use of orbital data complements the CSS information obtained by the traditional methods of collecting and analyzing water quality in low CSS reservoirs.-
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