modelos empíricos para estimativa da concentra¸c˜ao de sedimentos em suspens˜ao em rios ...

145 Pages·2013·6.01 MB·Portuguese

sid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.26.19.52-TDI
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MODELOS EMPIRICOS PARA ESTIMATIVA DA
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CONCENTRAC¸AO DE SEDIMENTOS EM SUSPENSAO
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EM RIOS AMAZONICOS DE AGUAS BRANCAS A
PARTIR DE IMAGENS LANDSAT 5
Ot´avio Cristiano Montanher
Disserta¸c˜ao de Mestrado do Curso
de P´os-Gradua¸c˜ao em Sensoria-
mento Remoto, orientada pelos
Drs. Evlyn M´arcia Le˜ao de Mo-
raes Novo, e Cl´audio Clemente Fa-
ria Barbosa, aprovada em 04 de
mar¸co de 2013.
URL do documento original:
<http://urlib.net/8JMKD3MGP7W/3DKMAES>
INPE
S˜ao Jos´e dos Campos
2013
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sid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.26.19.52-TDI
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MODELOS EMPIRICOS PARA ESTIMATIVA DA
˜ ˜
CONCENTRAC¸AO DE SEDIMENTOS EM SUSPENSAO
ˆ ´
EM RIOS AMAZONICOS DE AGUAS BRANCAS A
PARTIR DE IMAGENS LANDSAT 5
Ot´avio Cristiano Montanher
Disserta¸c˜ao de Mestrado do Curso
de P´os-Gradua¸c˜ao em Sensoria-
mento Remoto, orientada pelos
Drs. Evlyn M´arcia Le˜ao de Mo-
raes Novo, e Cl´audio Clemente Fa-
ria Barbosa, aprovada em 04 de
mar¸co de 2013.
URL do documento original:
<http://urlib.net/8JMKD3MGP7W/3DKMAES>
INPE
S˜ao Jos´e dos Campos
2013
Dados Internacionais de Cataloga¸c˜ao na Publica¸c˜ao (CIP)
Montanher, Otavio Cristiano.
Modelos emp´ıricos para estimativa da concentra¸c˜ao de sedi-
M762m
mentosemsuspens˜aoemriosamazˆonicosde´aguasbrancasapar-
tir de imagens Landsat 5 / Ot´avio Cristiano Montanher. – S˜ao
Jos´e dos Campos : INPE, 2013.
xviii + 125 p. ; (sid.inpe.br/mtc-m19/2013/02.26.19.52-TDI)
Disserta¸c˜ao (Mestrado em Sensoriamento Remoto) – Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais, S˜ao Jos´e dos Campos, 2013.
Orientadores : Drs. Evlyn M´arcia Le˜ao de Moraes Novo, e
Cl´audio Clemente Faria Barbosa .
1. Amazˆonia. 2. transporte fluvial de sedimentos. 3. sensoria-
mento remoto. I.T´ıtulo.
CDU 528.88(8)
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of any material supplied specifically for the purpose of being entered and executed on a computer
system, for exclusive use of the reader of the work.
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AGRADECIMENTOS

Claramente, um trabalho acadêmico não é fruto de um esforço individual apenas, uma
produção científica sempre é construída sobre um conhecimento prévio, não importa se
é a partir de leis físicas compreendidas no século XIX ou a partir de conhecimentos
empíricos de pessoas próximas. Mas comumente este é creditado apenas a uma pessoa,
o que me parece injusto. Portanto, os agradecimentos me soam não apenas como um
mero reconhecimento, mas uma necessidade. Diante disso, abaixo estão listados os
nomes de algumas pessoas que contribuíram diretamente com este trabalho.

À Evlyn e Cláudio pelo profissionalismo durante a orientação, a oportunidade do
desenvolvimento deste trabalho, as críticas, dicas e ideias, e essencialmente a paciência
com que lidaram com meus defeitos.
Ao Camilo Daleles Rennó, sempre extremamente solícito, pela ajuda, críticas e
discussões.
Ao Maurício Carvalho Mathias de Paulo, pela ajuda essencial em relação aos
processamentos das imagens digitais.
Ao Flávio Jorge Ponzoni, pelos ensinamentos sobre conversões físicas e correção
atmosférica de imagens orbitais, ainda anteriormente à minha entrada no curso.
Aos camaradas Lino Augusto Sander de Carvalho e Édipo Henrique Cremon pelas
discussões e sugestões.
Ao Egidio Arai pelo auxílio no tratamento de dados Modis.
Aos professores de graduação: Edvard Elias de Souza Filho, Nelson Vicente Lovatto
Gasparetto, Manuel Luiz dos Santos e Fernando Luiz de Paula Santil.

Não mais na área acadêmica, gostaria ainda de fazer dois agradecimentos especiais, um
em relação à CAPES, pela concessão de bolsa, que foi essencial para minha manutenção
pessoal durante a execução do trabalho. Espero sinceramente que a formação construída
nesses dois anos e a qualidade deste documento tenham sido coerentes com os
montantes recebidos, e que eu possa corresponder à sociedade, já em curto prazo, seus
investimentos.
O outro é para minha mãe, Dolores Ana Marcus, por tantos motivos, que se torna
desnecessário descrever alguns poucos.

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RESUMO

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de modelos para a estimativa da
concentração de sedimentos em suspensão (CSS) em rios amazônicos a partir de
sensoriamento remoto. Em vista de importantes lacunas nas séries temporais de dados
de CSS nos rios da bacia amazônica, a estimativa por meio de séries históricas de dados
orbitais gratuitos mostrou-se uma opção de trabalho que poderia trazer ganhos ao
conhecimento do funcionamento desses sistemas fluviais, especialmente os que
transportam grandes quantidades de sedimentos suspensos, conhecidos como rios de
águas brancas. Apoiando-se nesta justificativa, o principal objetivo deste trabalho foi
gerar modelos capazes de estimar a CSS dos rios de águas brancas a partir de séries
temporais de imagens orbitais. Adotou-se uma abordagem empírica, com uso da análise
de regressão, como estratégia de modelagem e um conjunto de imagens do sensor TM,
satélite Landsat 5. Os dados disponíveis para geração dos modelos são: uma série de
504 medidas in situ de CSS quase concomitantes com a aquisição de imagens TM, das
quais são derivadas séries de estimativas de reflectância em diferentes níveis de
correção em cinco bandas espectrais e razões entre bandas. Além destas variáveis
contínuas, também foram utilizadas informações de caráter categórico. Foram feitos
vários testes com modelos lineares univariados e multivariados com todo o conjunto de
dados, os quais não forneceram boas estimativas. Então o conjunto de dados foi
particionado em grupos, adotando-se como critério as principais características físicas
das áreas de drenagem à montante das estações de coleta in situ, resultando em cinco
modelos independentes. Todos estes modelos são estatisticamente significativos (valor-
p <0,001), possuem valores de R² entre 0,78 e 0,91 e demonstram bons resultados de
validação cruzada. Destes, apenas o modelo correspondente ao Rio Amazonas foi
aplicado, em 119 imagens sem dados in situ. A série temporal preenchida com dados
estimados mostrou o comportamento sazonal típico de transporte de sedimentos
suspensos do Rio Amazonas, o que corrobora a qualidade deste modelo. Os resultados
obtidos neste estudo sugerem que as críticas feitas mundialmente aos modelos
empíricos não podem ser generalizadas, pois ficou demonstrado que os modelos podem
ser aplicados em outras imagens sem dados in situ. Uma grande quantidade de dados de
CSS pode ser estimada com uso destes modelos em áreas remotas da Amazônia, o que
pode permitir uma nova gama de investigações sobre condicionantes ambientais da
produção de sedimentos destas áreas.

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