Defesa de Tese de Doutorado de Jordan Jusbig Salas Cuno, em 13/09/2024, às 15:00 horas, por videoconferência
Link para defesa: meet.google.com/byt-rgcg-ztw
Approaching Air Quality Variables from Satellite Data at Country and State Resolutions
Resumo:
Esta tese aborda os desafios do monitoramento contínuo das variáveis da qualidade do ar. O monitoramento tradicional dos poluentes associados às variáveis da qualidade do ar requer infraestrutura, como sensores e centros meteorológicos, sendo distribuídos de forma limitada em regiões específicas, estas medições representam apenas as áreas monitoradas, isso cria uma lacuna significativa na obtenção de medições confiáveis, deixando vastas regiões sem monitoramento. Para solucionar isso, foi desenvolvido uma ferramenta que utiliza dados do satélite Sentinel-5, este satélite oferece uma cobertura global e diária da superfície terrestre. A ferramenta é composta por uma arquitetura modular que facilita a análise e processamento dos dados de poluentes, quatro módulos foram implementados, permitindo a integração de dados de satélite, informações geográficas e dados de centros de monitoramento terrestres, possibilitando o cálculo preciso dos níveis de poluição em diversas regiões. Foi realizada uma análise comparativa entre os dados de satélite e dados fornecidos pelos centros de monitoramento, incluindo uma análise temporal e cálculo da correlação entre ambas medições. As inovações deste trabalho se relacionam ao uso dos dados de poluentes e pela flexibilidade da ferramenta de processamento, que é facilmente ajustável para diferentes plataformas. Através das contribuições, confirmamos que os dados do Sentinel-5 suprem satisfatoriamente as lacunas de cobertura deixadas pelo monitoramento tradicional, ao mesmo tempo que a nossa ferramenta proposta reduz o tempo e o esforço necessário para obter medições precisas em qualquer região.
Abstract:
This thesis addresses the challenges of continuous monitoring of air quality variables. Traditional monitoring of pollutants associated with air quality variables requires infrastructure, such as sensors and meteorological centers, which are distributed in a limited manner across specific regions. These measurements only represent the monitored areas, creating a significant gap in obtaining reliable data and leaving vast regions without monitoring. To solve this issue, we developed a tool that uses data from the Sentinel-5 satellite, which provides global and daily coverage of the Earth’s surface. The tool features a modular architecture that facilitates the analysis and processing of pollutant data. We implemented four modules that allow the integration of satellite data, geographic information, and data from terrestrial-monitoring centers, enabling accurate calculation of pollution levels across various regions. We conducted a comparative analysis between satellite data and data provided by monitoring centers, including a temporal analysis and calculation of the correlation between the two sets of measurements. The innovations in this work relate to pollutant data and the flexibility of the processing tool, which can be easily adapted to different platforms. Our contributions confirm that Sentinel-5 data satisfactorily fill the coverage gaps left by traditional pollutant monitoring, while our proposed tool reduces the time and effort needed to obtain accurate measurements for any region.
Banca examinadora:
Profa. Aura Conci, UFF – Presidente
Prof. Anselmo Antunes Montenegro, UFF
Prof. Flávio Luiz Seixas, UFF
Prof. Ángel Sánchez Calle, Universidad Rey Juan Carlos
Prof. Davi Henrique dos Santos, UFRN
Prof. Aristófanes Corrêa Silva, UFMA
Prof. Alan Conci Kubrusly, PUC-Rio