Mapping seagrass meadows, using low altitude aerial images

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Comas Gonzalez, Robert
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/23040
Resumo: Tese de mestrado, Ecologia Marinha, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015
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spelling Mapping seagrass meadows, using low altitude aerial imagesSeagrass meadowsLow-costNadir aerial photographyHelium balloonGeorectificationMosaickingPixel-and object-based classificationTeses de mestrado - 2015Departamento de Biologia AnimalTese de mestrado, Ecologia Marinha, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015As pradarias de ervas marinhas, assim como muitos outros ecossistemas marinhos, estão a sofrer uma degradação sem precedentes em todo o planeta. Devido à rápida perda destes habitats, são necessárias técnicas de monitorização que permitam de forma precisa caracterizar o estado das pradarias de ervas marinhas ao longo do tempo. Adicionalmente é importante considerar o custo e logística na monitorização, assim como a sua flexibilidade em diferentes condições de amostragem e de forma não intrusiva, para um trabalho de campo periódico. Varias metodologias tem sido propostas ao longo do tempo para o estudo de ecossistemas marinhos como as pradarias de ervas marinhas. O objectivo do presente trabalho é o desenvolvimento e teste (análise comparativa) de uma nova abordagem de baixo custo, ao mapeamento dos limites e densidade de pradarias de ervas marinhas, com recurso a imagens aéreas a baixa altitude e alta definição (0.1 m ), obtidas autonomamente. Pretendeu-se assim vencer várias das limitações propostas por metodologias anteriores. Foram abrangidos 3 níveis na análise comparativa: as fases de aquisição (metodologia), a avaliação da influência das condições de aquisição das mesmas e a classificação das imagens. A análise comparativa dos diferentes resultados foi dirigida, não só à avaliação da expressão territorial das manchas – extensão e delimitação – mas também à avaliação comparativa, em termos de resultados e exequibilidade, das metodologias empregues. O trabalho de campo foi desenvolvido na península de Tróia, tendo como alvo duas áreas principais: uma no extremo NO da península de Tróia e outra entre as instalações da Marinha e o novo cais dos ferries. Para a análise comparativa ao nível da aquisição das imagens, a pradaria situada no extremo NO da península de Tróia, foi monitorizada com uma metodologia já testada e avaliada em prévios estudos, a partir de imagens oblíquas em cor verdadeira, obtidas a partir de um ponto fixo elevado na proximidade (o topo de um dos hotéis existentes). Por outro lado na pradaria situada na localização do novo cais dos ferries, foi aplicada a nova metodologia proposta, com fotografia a partir de um balão cativo, a uma altitude de aproximadamente 50 m, que foi guiado ao longo da linha de costa por um operador. Vários fatores ambientais foram inicialmente considerados para o teste das metodologias: vento, ondas, maré, etc. Sendo que o nível de maré foi o fator finalmente usado para a análise comparativa consoante as condições de aquisição. Os levantamentos fotográficos de ambas as manchas foram realizadas com uma periodicidade de base mensal, sempre em condições de baixa-mar de águas vivas. O nível de maré abrange um amplo intervalo de possibilidades, contudo, as imagens foram diferenciadas em dois grupos no contexto das condições de aquisição: emerso e submerso. Emerso refere-se a imagens em que a pradaria apresenta alguma porção emersa e submerso, refere-se às imagens com a totalidade da pradaria submersa. Assim, estes dois grupos permitiram uma clara diferenciação entre diferentes condições ambientais flutuantes e típicas dos ambientes estudados. Estas condições foram também condicionantes para a aquisição de imagens aéreas com ambas as metodologias, o que permitia avaliar a flexibilidade da aplicação da nova metodologia proposta. Em ambos as metodologias de aquisição, as imagens originais em cor verdadeira foram ortorrectificadas (georreferenciadas), com base em levantamentos de campo levados a cabo com recurso a um sistema de GPS com correcção diferencial RTK, para obter os pontos de controlo de referencia para o processo. No caso das imagens obtidas com a nova metodologia proposta, a partir do balão, foram agrupadas 2 ou 3 imagens, em mosaicos representativos de uma secção significativa da área alvo. Finalmente, estas imagens rectificadas e em cor verdadeira, foram processadas para permitir avaliar a distribuição e densidade das manchas de ervas marinhas. Para a análise comparativa ao nível de classificação da imagem, foram utilizados e comparados diferentes algoritmos de classificação, nomeadamente classificação de base pixel e classificação baseada em objectos. Todas as imagens classificadas foram reclassificadas até obter mapas binários representando as classes: Ervas marinhas; Não-ervas marinhas. A partir dos mapas binários para cada uma das imagens processadas, foram obtidos: área da classe Ervas marinhas; precisão de classificação da imagem (a través da comparação com pontos controlo na imagem em cor verdadeira); e o coeficiente kappa (comparando mapas binários). Estes parâmetros foram usados no contexto da análise comparativa para os 3 níveis propostos: • As áreas da classe Ervas marinhas foram comparadas para testar a semelhança/diferença entre a área de cobertura em cada uma das condições de amostragem (emerso/submerso) para cada uma das metodologias usadas (imagens obliquas/imagens com o balão). Assim, foi possível comparar se a situação de maré, influía nos resultados de estudos de densidade e distribuição a través das imagens aéreas. • A precisão na classificação das imagens foi comparado para cada um dos 3 níveis, por forma a avaliar semelhanças/diferenças entre o processo de aquisição das imagens (metodologias), entre condições de amostragem e entre abordagens nas classificações das imagens. • O coeficiente kappa foi obtido a partir da comparação entre mapas binários, comparando condições de amostragem (emerso/submerso) e classificação da imagem (pixel/objecto). Os resultados mostraram que as imagens obtidas com o balão apresentavam menos erros e distorções no processo de rectificação, devido a sua maior verticalidade. Contudo, tinham a limitação decorrente de uma distribuição mais limitante dos pontos de controlo de referencia obtidos com o GPS-RTK. As imagens obtidas a partir do balão a 50 m de altitude permitiram abranger a largura toda da pradaria. Por outro lado, os resultados obtidos através da análise das imagens classificadas (mapas binários), mostraram diferencias significativas (p=3.221×10-05) só ao nível de comparação entre abordagens de classificação das imagens, sendo que a classificação baseada em objectos, ofereceu resultados mais precisos que a classificação de base pixel. Este estudo demonstrou que a metodologia proposta, com o balão cativo, oferece a possibilidade de mapeamento de pradarias de ervas marinhas a baixo custo, com imagens de alta resolução e com elevada precisão. Os resultados a nível de precisão na nova metodologia usada foram semelhantes aos obtidos com a metodologia comparada de imagens obliquas, já demonstrada em estudos anteriores como uma metodologia que vencia limitações de outras abordagens. As maiores limitações para à aplicação da nova metodologia com o balão cativo foram devido as condições meteorológicas, nomeadamente o vento. Contudo, a nova metodologia com o balão ofereceu outras vantagens relativamente às fotografias obliquas além do menor error na rectificação: nomeadamente, a independência de aplicação e o maior detalhe das imagens para representar a complexidade dos ecossistemas. No contexto das condições de amostragem, foi demonstrado que o nível de maré não é um fator que influencie resultados e interpretações, desde que dentro de um limite de visibilidade mínima e para uma cota de maré máxima de 0.8 m, para permitir obter imagens desejáveis. Finalmente, a maior precisão obtida com a classificação baseada em objectos indica que este abordagem oferece uma maior capacidade para classificar as imagens destes sistemas aquáticos superando possíveis limitações p. ex., de visibilidade devida à turbidez o à presença de objectos não desejados na classificação. Este estudo demonstrou a possibilidade e interesse do mapeamento não intrusivo, de baixo custo e com elevada precisão de pradarias de ervas marinhas, mas que também pode ser aplicado noutros ecossistemas intertidais, oferecendo uma nova ferramenta para à necessária monitorização periódica de sistemas complexos.Seagrass meadows, together with other coastal marine habitats, are facing unprecedented declines, which requires low cost methodologies for its highly frequent periodic monitoring, able to represent accurately the complexity of those ecosystems. In this context, the aim of the present study was to develop a new approach using nadir aerial photographies from low altitude – high resolution (0.1 m), with a helium balloon system. The methodology was tested (comparative analysis) at 3 levels. First, at methodology level agains an oblique terrestrial photography methodology used in previous studies at the same location. Second, at sampling conditions level for typical changing environment situations – emerged and submerged. Third, at image classification level comparing pixel- and object-based classification. Testing for each of the levels, was through the analysis of processed images taken, which include: georeferencing and, for nadir aerial photographies, a mosaicking process, and image classification. Final images data, were obtained from the binary (seagrass / non-seagrass) classified maps of each treated image, from which it was obtained: area of seagrass class for each image; classification accuracy; and kappa coefficients values from comparison between classified maps. Hence, area results were used to test for sampling conditions comparative analysis; classification accuracies were used to test for 3 levels (methodology, sampling conditions and image classification) comparative analysis; and kappa analysis to compare binary maps between pairs of images for sampling conditions and image classification comparative analysis. Results showed significance differences only at image classification level comparison (p=3.221×10-05), scoring higher accuracy values for object-based classification. The study demonstrated that highly accurate results can be obtained through the proposed low cost methodology, for different sampling conditions, overcoming some classification issues with the object-based approach. Thus, allowing to reliably represent the seagrass meadows structural complexity through low altitude-high resolution images in a nonintrusive low-cost approach.Andrade, Francisco, 1956-Repositório da Universidade de LisboaComas Gonzalez, Robert2016-03-15T15:19:30Z201520152015-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/23040TID:201109000enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:10:48Zoai:repositorio.ul.pt:10451/23040Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:40:31.606488Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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