Estimativas de parâmetros de qualidade da água (índice de estado trófico – TSI) da Lagoa de Extremoz (RN) a partir do uso do sensoriamento remoto e da computação em nuvem
dc.contributor.advisor | Silva, Sebastião Milton Pinheiro da | |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3202304089432033 | pt_BR |
dc.contributor.author | Tirello, Thiago Santoro Baptista | |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/0561938329403768 | pt_BR |
dc.contributor.referees2 | Almeida, Lutiane Queiroz | |
dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/7311955924979180 | pt_BR |
dc.contributor.referees3 | Pereira Filho, Waterloo | |
dc.contributor.referees3Lattes | http://lattes.cnpq.br/0357112879415627 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2025-01-23T20:08:31Z | |
dc.date.available | 2025-01-23T20:08:31Z | |
dc.date.issued | 2025-01-09 | |
dc.description.abstract | The Northeast region accounts for 3% of Brazil's surface water, constantly suffering from periods of water scarcity and severe droughts due to the semi-arid climate, which exposes the region to a situation of water supply vulnerability. The situation is not very different in RN, even though the state has a good network for supplying and distributing water extracted from the state's surface springs, which requires systematic monitoring of water quality by taking samples in the field in a costly, time-consuming and punctual scenario. With this process in mind, it was decided to evaluate the applicability of remote sensing to extract water quality parameters and calculate the Trophic State Index of the Extremoz Lagoon/RN using bio-optical algorithms applied to orbital images from the Sentinel 2 MSI satellite. Scenes from the years 2021, 2022 and 2023 were used and processed, and the results were compared with analyses obtained from field samples. The images were processed using the GEE platform. The results obtained were compatible, and the differences found were attributable to the fact that the samples were different, one being a point sample and the other a spatial, panoramic sample. The results obtained highlight the potential of remote sensing for water monitoring, as an alternative for managing water bodies in remote areas, as well as allowing a spatial and temporal analysis of the conditions of the water surface, even though quantitative data on chlorophyll-a and total phosphorus are not available for comparison. In addition, images without cloud cover may not be available at any given time. This research is expected to be a starting point for advances in the study of remote sensing applied to water management in the context of Rio Grande do Norte and the Brazilian semi-arid region. | pt_BR |
dc.description.resumo | A região Nordeste conta com 3% das águas superficiais brasileiras, sofrendo constantemente com períodos de escassez hídrica e secas severas, devido ao clima semiárido que expõe a região a uma situação de vulnerabilidade de abastecimento hídrico. A situação não é muito diferente no RN, muito embora o estado conte com boa rede de adução e distribuição de água extraída de mananciais superficiais do estado, que exigem o monitoramento sistemático da qualidade da água a partir da coleta de amostras em campo num cenário oneroso, demorado e de resultado pontual. Com esse processo em mente, decidiu-se avaliar a aplicabilidade do sensoriamento remoto para extrair parâmetros de qualidade da água e cálculo do Índice de Estado Trófico da Lagoa de Extremoz/RN a partir de algoritmos Bio-ópticos aplicados a imagens orbitais do satélite Sentinel 2 MSI. Foram utilizadas e processadas cenas dos anos de 2021, 2022 e 2023 e comparados os resultados com resultados de análises obtidas em amostras de campo. O processamento das imagens foi feito na plataforma GEE. Os resultados obtidos foram compatíveis, e as diferenças encontradas atribuiu-se ao fato da diferença das amostragens, sendo um pontual e outra espacial, panorâmica. Os resultados obtidos destacam a potencialidade do sensoriamento remoto para monitoramento da água, sendo uma alternativa para a gestão de corpos hídricos em áreas remotas, além de permitir uma análise espacial e temporal das condições da lâmina de água, ainda que não se disponha de dados quantitativos de Clorofila-a e fósforo Total para realizar comparações. Ainda, em determinado momento pode-se não dispor de imagens sem cobertura de nuvens. Tem-se a expectativa desta pesquisa ser um ponto de partida para avanços no estudo do sensoriamento remoto aplicado à gestão hídrica no contexto do Rio Grande do Norte e do semiárido brasileiro | pt_BR |
dc.identifier.citation | TIRELLO, Thiago Santoro Baptista. Estimativas de parâmetros de qualidade da água (Índice de Estado Trófico - TSI) da Lagoa de Extremoz (RN) a partir do uso do sensoriamento remoto e da computação em nuvem.Orientação: Prof. Dr. Sebastião Milton Pinheiro da Silva. 2025. 73 f. Trabalho de Conclusão de Curso - TCC (Graduação em Geografia - Bacharelado) - Centro de Ciências Humanas, Letras e Artes, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/61865 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Centro de Ciências Humanas, Letras e Artes | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
dc.publisher.program | Geografia | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Sensoriamento remoto | pt_BR |
dc.subject | Google Earth Engine | pt_BR |
dc.subject | Índice de estado trófico | pt_BR |
dc.subject | Sentinel | pt_BR |
dc.subject | Qualidade da água | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA | pt_BR |
dc.title | Estimativas de parâmetros de qualidade da água (índice de estado trófico – TSI) da Lagoa de Extremoz (RN) a partir do uso do sensoriamento remoto e da computação em nuvem | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
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