Estimación de la biomasa fitoplanctónica mediante el sensoramiento remoto del color del mar y datos de campo en la plataforma continental patagónica

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En este trabajo de tesis se utilizaron imágenes del color del mar para estimar la concentración de clorofila-a (Cla) como indicador de la biomasa fitoplanctónica para caracterizar regiones de importancia biológica en la plataforma continental patagónica (PCP). Se realizó un análisis exhaustivo de lo...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Dogliotti, Ana Inés
Otros Autores: Gagliardini, Domingo A.
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2007
Materias:
COLOR DEL MAR
SENSORAMIENTO REMOTO
CLOROFILA-ALFA
CORRECCION ATMOSFERICA
SAC-C
SEA WIFS
MODIS
VARIABILIDAD ESTACIONAL
PLATAFORMA CONTINENTAL PATAGONICA
OCEAN COLOR
REMOTE SENSING
CHLOROPHYLL-ALFA
ATMOSPHERIC CORRECTION
SEASONAL VARIABILITY
PATAGONIAN CONTINENTAL SHELF
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4154_Dogliotti
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description En este trabajo de tesis se utilizaron imágenes del color del mar para estimar la concentración de clorofila-a (Cla) como indicador de la biomasa fitoplanctónica para caracterizar regiones de importancia biológica en la plataforma continental patagónica (PCP). Se realizó un análisis exhaustivo de los principales pasos necesarios para el procesamiento de las imágenes del color del mar: la corrección atmosférica, la evaluación de la estimación satelital de la Cla, y el análisis de una serie de tiempo de mapas de Cla, como una posible aplicación. Se desarrolló por primera vez un algoritmo para corregir los efectos de la atmósfera de las imágenes de color obtenidas por el sensor MMRS a bordo del satélite argentino SAC-C. La performance teórica del algoritmo fue buena, aunque los valores de reflectancia marina obtenidos resultaron bajos en comparación con los correspondientes al sensor SeaWiFS. Las diferencias pueden estar relacionadas con el no cumplimiento de una de las suposiciones del modelo, errores en la calibración radiométrica de los sensores y ruido en los datos. Se evaluó por primera vez la precisión de tres algoritmos globales y dos regionales, aplicados a imágenes SeaWiFS y MODIS, con datos de campo obtenidos en la PCP durante campañas oceanográficas realizadas en verano y otoño entre los años 2001 y 2004. El algoritmo global OC4v4 fue el que mejor estimó la concentración medida in situ. En general se observó una sistemática sobreestimación a bajas concentraciones y una subestimación en altas concentraciones de Cla para todos los algoritmos evaluados. Un análisis regional mostró que, dependiendo de la región analizada en la PCP, puede existir una diferencia importante en la estimación satelital de la Cla. Se utilizó una serie de 6 años de imágenes SeaWiFS para caracterizar temporalmente la distribución de la Cla pudiéndose identificar cuatro zonas en la PCP. La evolución temporal del promedio espacial de la Cla sobre toda la plataforma mostró la importancia biológica (aumento de biomasa fitoplanctónica) de las zonas frontales, a pesar de su reducida extensión espacial.
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