Medidas de complexidade baseadas em entropia informacional aplicadas à imagem Landsat 8 (OLI) para estimativa de transparência da água.
2023 | 2024
KOGA-VICENTE, A. | SILVA, A. F. DA | BIELENKI JUNIOR, C. | GUERRERO, J. V. | PIQUEIRA, J. R. C. | ARAUJO, L. S. DE | MATTOS, S. H. V. L. DE | VICENTE, L. E. | ANDREA KOGA-VICENTE, AKV GEO; ALESSANDRA FAGIOLI DA SILVA; CLÁUDIO BIELENKI JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; JOÃO VITOR GUERRERO; JOSÉ ROBERTO CASTILHO PIQUEIRA, UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPMA; S. H. V. L. DE MATTOS; LUIZ EDUARDO VICENTE, CNPMA.
Resumo: O uso de corpos d’água, sobretudo para fins comerciais (e.g. aquicultura), tem sido cada vez mais intenso, gerando demandas emergenciais para seu monitoramento. A alta variabilidade nos componentes físico-químicos da água dificulta seu mapeamento, mesmo com a utilização de técnicas de sensoriamento remoto, enquanto método consagrado para esse tipo de aplicação. O presente trabalho aplicou a dados do sensor OLI (Landsat 8) o algoritmo CompPlex Janus para avaliar o potencial da medida de variabilidade espacial baseada na entropia informacional He/Hmax, como um novo método para estimativas de transparência da água. Os resultados indicaram significativa correlação com dados de turbidez de campo (-66%), obtidos no reservatório de Ilha Solteira - SP. Ademais, a aplicação do algoritmo dispensou série temporal de imagens, bem como parâmetros empíricos locais, mostrando-se de aplicação simples e computacionalmente rápida.
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