Publicação: Integration of heterogeneous data in time series: a study of the evolution of aquatic macrophytes in eutrophic reservoirs based on multispectral images and meteorological data
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Autores
Orientador
Galo, Maria de Lourdes Bueno Trindade 
Coorientador
Pós-graduação
Ciências Cartográficas - FCT
Curso de graduação
Título da Revista
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Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O represamento de rios para a produção de energia elétrica usualmente provoca atividades antrópicas que impactam um ecossistema aquático fortemente. Uma das consequências de se instalar pequenos reservatórios em regiões sujeitas à intensos processos de urbanização e industrialização é a abundância de macrófitas, resultante do despejo de nutrientes em grandes concentrações no ecossistema aquático. Recentemente, o grande volume de images multitemporais de sensoriamento remoto disponíveis em bancos de dados gratuitos, bem como a alta performance computacional que permite a mineração de grandes volumes de dados, fazem com que o monitoramento de fenômenos ambientais seja um objeto de estudo recorrente. O propósito desse estudo é desenvolver uma metodologia baseada na integração de dados heterogêneos, fornecidos por séries temporais de coleções de imagens multiespectrais e multitemporais Landsat e coleções de dados climáticos históricos, para investigar a evolução e comportamento espacial de macrófitas aquáticas em lagos e reservatórios eutrofizados. A extensa coleção temporal de imagens de superfície de reflectância Landsat disponível e também dados de variáveis ambientais permitiram a construção e análise de séries temporais para investigar a recorrente abundância de macrófitas no reservatório de Salto Grande, localizado na região metropolitana de Campinas, São Paulo, Brasil. Inicialmente, foi encontrado que as imagens Landsat possuem a qualidade radiométrica necessária para se realizar as análises de séries temporais, através da avaliação baseada na informação contida na banda "Pixel Quality Assessment", disponível como metadado das cenas estudadas. Aplicando-se Análise de Componentes Principais às séries temporais de NDVI e usando Kmédias para agrupar os escores do primeiro componente, setores do reservatório foram segmentados baseados na variabilidade temporal do NDVI Usando o algoritmo BFAST, foi possível analisar a persistência das macrófitas no reservatório. As mudanças mais abruptas, encontradas por pontos de quebra, destacaram a importância do monitoramento da região da usina e próxima ao rio. Esse método possibilitou o mapeamento da distribuição espacial das macrófitas, a identificação de períodos de interrupções abruptas ocorridas em vários setores, e a verificação do aumento da ocorrência de macrófitas em praticamente todo o reservatório. A influência de variáveis exógenas na infestação de macrófitas no reservatório foi investigada considerando dois cenários. Primeiramente, o efeito da ocupação antrópica em torno do reservatório foi avaliado comparando as séries temporais de NDVI e NDBI. A influência de condições climáticas foi investigada através da análise conjunta das séries temporais de NDVI e perfis de oscilações climáticas construídos pelos dados históricos NOAA de temperatura do ar, ventos meridionais e zonais, e água precipitável. Com maior variabilidade, NDVI mostrou padrões sazonais similares com o NDBI enquanto mantendo um aumento de tendência por todo o período estudado, confirmando que as macrófitas no reservatório ainda estão em processo de floração. Ainda, esse processo de floração é destacado não apenas através da tendência e sazonalidade correlacionada em localidades específicas com variáveis climáticas, mas também ao se incorporar essas três variáveis climáticas à série de NDVI através de modelos de causalidade de Granger. Quando combinado com valores defasados, as variáveis climáticas foram responsáveis em Granger-causar o NDVI, e, portanto, importante em destacar e predizer a persistência de macrófitas.
Resumo (inglês)
River damming for electric power production usually triggers anthropic activities that strongly impact on aquatic ecosystem. One of the consequences of installing small reservoirs in regions subject to an intense process of urbanization and industrialization is the overabundance of macrophytes, resulting from the input of nutrients in high concentration into the aquatic ecosystem. Currently, the large volume of multitemporal remote sensing images available in open data sources, as well as the high computational performance that allow the mining of large volumes of data has made the monitoring of environmental phenomena a recurrent object of analysis. The aim of this study is to develop a methodology based on the integration of heterogeneous data, provided by time series of multispectral and multitemporal Landsat images and collections of historical climatic data, to investigate the evolution and spatial behavior of aquatic macrophytes in lakes and eutrophic reservoirs. So, the extensive temporal collection of the Landsat surface reflectance images made available as well as environmental variables data permitted the construction and analysis of time series to investigate the recurrent over-abundance of macrophytes in Salto Grande reservoir, located in the metropolitan region of Campinas, São Paulo, Brazil. Initially, it was found that the the Landsat images have the necessary radiometric quality to perform the time series analyses, through an assessment based on information about the Pixel Quality Assessment Band made available in the metadata of the scenes. Applying Principal Component Analysis to the NDVI time series and using K-Means to cluster the scores of the first component, the reservoir sectors were segmented based on the NDVI temporal variability. Using the BFAST algorithm, it was possible to analyze the persistence of macrophytes in the reservoir. The most abrupt changes, found by the breakpoints, highlighted the importance of monitoring the regions of the dam and near the river. This approach made it possible to map the spatial distribution of macrophytes, to identify periods when abrupt disruptions occurred in the various sectors and to verify the increase in the occurrence of macrophytes in almost the entire reservoir. The influence of exogenous variables on macrophyte infestation of the reservoir was investigated considering two scenarios. Firstly, the effect of the anthropogenic occupation around the reservoir was evaluated comparing NDVI and the NDBI time series. The influence of weather conditions was investigated through joint analysis of NDVI time series and climatic oscillation time profiles, constructed from the NOAA historical data of the air temperature, meridional and zonal winds and precipitable water. With a higher variability, NDVI showed similar seasonal patterns with NDBI while maintaining an increase in trend for all studied period, confirming that the macrophytes in the reservoir still are in greening process. Moreover, this greening process is also highlighted when not only trend and seasonality are correlated in specific locations of the area with the climatic variables, but also when incorporating these three variables to the NDVI series through a Granger-causality model. When combined to lagged values, the climatic variables were found to Granger-causality NDVI, thus, important to describe and predict the macrophytes’ persistence.
Descrição
Palavras-chave
Análise de séries temporais, Macrófitas aquáticas, Imagens de sensoriamento remoto, Dinâmica espaço-temporal, NDVI, Causalidade, Time series analysis, Aquatic macrophytes, Remote sensing images, Spatiotemporal dynamics, Causality
Idioma
Inglês
