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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3UA4L38
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2019/10.25.19.22
Última Atualização2019:10.25.19.22.14 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2019/10.25.19.22.14
Última Atualização dos Metadados2021:01.24.14.03.00 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00097-3
Chave de CitaçãoFloresJúniorMCCLCNB:2019:AsSaAl
TítuloAssessment of satellite algorithms for deriving chlorophyll-a from turbid waters of Amazon floodplain lakes
FormatoInternet
Ano2019
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho809 KiB
2. Contextualização
Autor1 Flores Júnior, Rogério
2 Maciel, Daniel Andrade
3 Cairo, Carolline Tressmann
4 Carlos, Felipe Menino
5 Lobo, Felipe de Lucia
6 Carvalho, Lino Augusto Sander de
7 Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes
8 Barbosa, Cláudio Clemente Faria
Grupo1 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
3 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
4 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
5 SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
6
7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
8 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
6 Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
8 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 rogerio.floresjr@gmail.com
2 damaciel_maciel@hotmail.com
3 carolline.cairo@inpe.br
4 felipe.carlos@fatec.sp.gov.br
5 felipellobo@gmail.com
6 lino.sander@gmail.com
7 evlyn.novo@inpe.br
8 claudio.barbosa@inpe.br
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Sanches, Ieda DelArco
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data14-17 abril 2019
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas1938-1941
Título do LivroAnais
Tipo Terciáriofull paper
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2019-11-04 13:20:25 :: simone -> administrator :: 2019
2019-11-11 17:38:13 :: administrator -> simone :: 2019
2019-12-06 20:39:02 :: simone -> administrator :: 2019
2021-01-24 14:03:00 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveWater quality
Chlorophyll-a
Empirical algorithms
Remote sensing
Landsat
Sentinel
ResumoThe Amazon floodplain represents one of the most important terrestrial ecosystems being a highly complex and dynamic environment, with a key role in the global carbon cycle. Therefore, the monitoring and management of their aquatic systems is vital to increase the knowledge on the biogeochemistry involving water components. Optically Active Components (OACs) as chlorophyll-a (chl-a) can be a proxy to environmental parameters such as water trophic status and primary productivity. Standard methods to determine chl-a are based on in situ measurements being expensive and time consuming, alternatively, remote sensing can be a viable option through the calibration of chl-a algorithms. Therefore, this work aims the assessment of empirical algorithms for chl-a retrieval in Amazon lakes with turbid waters using Remote Sensing reflectance (Rrs) from in situ data gathered in four campaigns between 2015 and 2017. In situ Rrs was then used to simulate Landsat 8/OLI and Sentinel 2/MSI images which were calibrated and validated by Monte Carlo simulation. The best algorithms were validated using images acquired almost concurrently to in situ data acquisition for both sensors. Preliminary results pointed out the ability to estimate chl-a with errors smaller than 30% for MAPE for simulated data.
ÁreaSRE
TipoSensoriamento remoto de águas interiores
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 19 > Assessment of satellite...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 19 > Assessment of satellite...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 19 > Assessment of satellite...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Assessment of satellite...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of satellite...
Arranjo 6urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Assessment of satellite...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3UA4L38
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3UA4L38
Idiomapt
Arquivo Alvo97890.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3UCAT7H
8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 4
sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition holdercode issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/48P6232
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.21.14.24
Última Atualização2023:03.21.14.24.49 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/03.21.14.24.49
Última Atualização dos Metadados2024:04.17.08.12.04 (UTC) administrator
DOI10.3390/rs15051299
ISSN2072-4292
Chave de CitaçãoLimaGiBrBaFaPeBe:2023:CoSeMa
TítuloAssessment of estimated phycocyanin and chlorophyll-a concentration from PRISMA and OLCI in Brazilian inland waters: a comparison between semi-analytical and machine learning algorithms
Ano2023
MêsMar.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4936 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lima, Thainara Munhoz Alexandre de
2 Giardino, Claudia
3 Bresciani, Mariano
4 Barbosa, Cláudio Clemente Faria
5 Fabbretto, Alice
6 Pellegrino, Andrea
7 Begliomini, Felipe Nincao
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGSB
ORCID1 0000-0001-6492-0330
2 0000-0002-3937-4988
3 0000-0002-7185-8464
4 0000-0002-3221-9774
5
6 0000-0002-4152-3409
7 0000-0001-8008-941X
Grupo1 SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3
4 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 National Research Council of Italy
3 National Research Council of Italy
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 National Research Council of Italy
6 National Research Council of Italy
7 University of Cambridge
Endereço de e-Mail do Autor1 thaimunhoz98@gmail.com
2
3
4 claudio.barbosa@inpe.br
RevistaRemote Sensing
Volume15
Número5
Páginase1299
Nota SecundáriaB3_GEOGRAFIA B3_ENGENHARIAS_I B4_GEOCIÊNCIAS B4_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I
Histórico (UTC)2023-03-21 14:24:49 :: simone -> administrator ::
2023-03-21 14:24:51 :: administrator -> simone :: 2023
2023-03-21 14:25:28 :: simone -> administrator :: 2023
2023-04-17 14:52:00 :: administrator -> simone :: 2023
2023-06-22 15:57:35 :: simone -> administrator :: 2023
2024-04-17 08:12:04 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveaquatic remote sensing
cyanobacteria
hyperspectral
machine learning
phycocyanin
semi-analytical model
ResumoThe aim of this work is to test the state-of-the-art of water constituent retrieval algorithms for phycocyanin (PC) and chlorophyll-a (chl-a) concentrations in Brazilian reservoirs from hyperspectral PRISMA images and concurrent in situ data. One near-coincident Sentinel-3 OLCI dataset has also been considered for PC mapping as its high revisit time is a relevant element for mapping cyanobacterial blooms. The testing was first performed on remote sensing reflectance ((Formula presented.)), as derived by applying two atmospheric correction methods (6SV, ACOLITE) to Level 1 data and as provided in the corresponding Level 2 products (PRISMA L2C and OLCI L2-WFR). Since PRISMA images were affected by sun glint, the testing of three de-glint models was also performed. The applicability of Semi-Analytical (SA) and Mixture Density Network (MDN) algorithms in enabling PC and chl-a concentration retrieval was then tested over three PRISMA scenes; in the case of PC concentration estimation, a Random Forest (RF) algorithm was further applied. Regarding OLCI, the SA algorithm was tested for PC estimation; notably, only SA was calibrated with site-specific data from the reservoir. The algorithms were applied to the (Formula presented.) spectra provided by PRISMA L2C productsand those derived with ACOLITE, in the case of OLCIas these data showed better agreement with in situ measurements. The SA model provided low median absolute error (MdAE) for PRISMA-derived (MdAE = 3.06 mg.m−3) and OLCI-derived (MdAE = 3.93 mg.m−3) PC concentrations, while it overestimated PRISMA-derived chl-a (MdAE = 42.11 mg.m−3). The RF model for PC applied to PRISMA performed slightly worse than SA (MdAE = 5.21 mg.m−3). The MDN showed a rather different performance, with higher errors for PC (MdAE = 40.94 mg.m−3) and lower error for chl-a (MdAE = 23.21 mg.m−3). The results overall suggest that the model calibrated with site-specific measurements performed better and indicates that SA could be applied to PRISMA and OLCI for remote sensing of PC in Brazilian reservoirs.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > LabISA > Assessment of estimated...
Arranjo 2Assessment of estimated...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 21/03/2023 11:24 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48P6232
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/48P6232
Idiomaen
Arquivo Alvoremotesensing-15-01299-v2.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/439EAFB
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 6
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.43.57 3
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.23 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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