Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amorim, Alexandra Isabel Neves
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/18196
Resumo: Tese de mestrado em Geologia do Ambiente, Riscos Geológicos e Ordenamento do Território, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015
id RCAP_85363084bf3523a3190f9aa2a2324a25
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/18196
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)Deteção remotaGeprocessamento automáticoLandsatEstuário do TejoRestinga do AlfeiteTeses de mestrado - 2015Tese de mestrado em Geologia do Ambiente, Riscos Geológicos e Ordenamento do Território, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015Pretendeu-se com este trabalho criar um método de avaliação da evolução das morfologias e da ocupação de zonas marginais no Estuário do Tejo a mesoescala temporal, usando diferentes imagens de satélite do programa de observação terrestre Landsat e utilizando técnicas de processamento e análise de imagem em suporte SIG (Esri® ArcMapTM 10.1). As imagens Landsat compiladas (disponíveis gratuitamente em http://earthexplorer.usgs.gov/) abrangem o intervalo temporal de algumas décadas, suficientemente longo para o estudo da evolução deste tipo de elementos morfológicos, tendo sido selecionadas imagens das várias séries Landsat, entre as que combinam menor nebulosidade com menor altura de maré, de forma a exibirem a maior área possível de zona intertidal. Para a área de teste, a Restinga do Alfeite, foram consideradas as principais classes de ocupação marginal local: “água”; “duna, praia e banco arenoso”, constituída por areia; “raso de maré externo e canais principais”, constituída por areia siltosa; “raso de maré interno”, constituída por silte argiloso; “sapal”, constituída por vegetação halófita em substrato vasoso orgânico; “vegetação dunar/ transição/ artificial”, constituída por áreas antropizadas (moinhos de maré e respetivas caldeiras, estradas, antigas secas de bacalhau, parques de estacionamento e equipamentos militares), árvores e vegetação herbácea dunar. A atribuição das classes temáticas, definidas a priori aos diferentes níveis digitais (píxeis) da imagem, foi realizada usando o classificador estatístico assistido máxima verosimilhança, a partir do conhecimento prévio das assinaturas espectrais de cada classe de ocupação, definidas nas amostras de treino. O método foi validado por fotointerpretação de fotografia aérea, ortofotomapas e imagens Google EarthTM, utilizando-se ainda cartografia antiga e levantamento topográfico com equipamento DGPS. Foram desenvolvidos modelos semiautomáticos com a ferramenta Model Builder, inserida no programa SIG utilizado, de forma a automatizar os diferentes processos, repetindo-os para as diferentes datas. A vetorização das diferentes classes permitiu definir a evolução de superfície de cada classe de ocupação, permitindo caracterizar qualitativa e quantitativamente a evolução da restinga e sua envolvente. A comparação entre as imagens classificadas permitiu identificar uma ligeira rotação do banco arenoso no sentido sinistrogiro e uma pequena redução da área ocupada pela classe "duna, praia e banco arenoso", havendo poucas modificações nas classes "sapal" e "vegetação dunar/ transição/ artificial". A validação do modelo utilizado para a área de teste permitiu alargar o estudo a uma área mais abrangente, o estuário interior, aumentando-se também a quantidade de datas utilizadas na análise, embora com redução do número de classes, devido à maior complexidade do processo de classificação numa área mais extensa e com maior variabilidade de elementos morfológicos.The intention of this work was to create a method for assessing the evolution of marginal areas and its morphologies and occupation, in a mesoscale temporal perspective, using GIS supported image processing and analysis techniques (Esri 10.1 ArcMapTM ®) in different satellite images from the Landsat Earth-observation program. These images (available for free download at http://earthexplorer.usgs.gov/) cover some decades, long enough to study the evolution of such morphologic elements. Images were selected from several Landsat series, among the ones which combined lower cloudiness with lower tidal height, so as to exhibit the largest possible area of intertidal zone. For the test area, the Alfeite spit, the main land cover classes of the estuary’s marginal zone were considered: “water”; “dune, beach and sandbanks” (sand); “external mudflat and main channels” (muddy sand); “internal mudflat” (mud); “salt-marsh” (halophytic vegetation on organic mud); “dune vegetation/ transition/ artificial” (anthropized areas like tidal mills and its reservoirs, roads, ancient cod drying plants, car parking or military equipment, trees and other dune vegetation). The assignment of thematic classes, defined a priori to the image’s different digital levels (pixels), was performed using the statistical maximum likelihood supervised classifier, from the prior knowledge of the spectral signature of each occupation class, defined by the training samples. The method was validated by photo-interpretation on aerial photography, orthophotomaps and Google Earth™ images, complemented with ancient maps and DGPS topographic survey. The Model Builder tool, from the GIS software, allowed the development of models to automate the different processes and repeat them for different dates. Vectoring of different classes allowed the definition of the evolution of each occupation class, allowing qualitative and quantitative characterization of the sand spit and its surroundings’ evolution. Comparison of categorized images shows a slight counter clock rotation of the sandbank and a slight reduction of the “dune, beach and sandbanks” area, with few changes in the “salt-marsh” and “dune vegetation/ transition/ artificial” classes. Validation of this model for the test area allowed the broadness of this study to a wider area (the inner estuary), broadening also the amount of dates compared. The number of classes was however reduced, due to the larger complexity of the classification process in a wider area, with greater variability of morphological elements.Lira, Fátima Cristina Gomes PonteFreitas, Maria da Conceição Pombo de, 1961-Repositório da Universidade de LisboaAmorim, Alexandra Isabel Neves2015-05-22T15:26:40Z201520152015-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/18196TID:201358050porinfo: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:RCAAP2023-11-08T16:04:18Zoai:repositorio.ul.pt:10451/18196Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:37:49.277130Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
title Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
spellingShingle Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
Amorim, Alexandra Isabel Neves
Deteção remota
Geprocessamento automático
Landsat
Estuário do Tejo
Restinga do Alfeite
Teses de mestrado - 2015
title_short Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
title_full Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
title_fullStr Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
title_full_unstemmed Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
title_sort Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
author Amorim, Alexandra Isabel Neves
author_facet Amorim, Alexandra Isabel Neves
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lira, Fátima Cristina Gomes Ponte
Freitas, Maria da Conceição Pombo de, 1961-
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Amorim, Alexandra Isabel Neves
dc.subject.por.fl_str_mv Deteção remota
Geprocessamento automático
Landsat
Estuário do Tejo
Restinga do Alfeite
Teses de mestrado - 2015
topic Deteção remota
Geprocessamento automático
Landsat
Estuário do Tejo
Restinga do Alfeite
Teses de mestrado - 2015
description Tese de mestrado em Geologia do Ambiente, Riscos Geológicos e Ordenamento do Território, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-05-22T15:26:40Z
2015
2015
2015-01-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/18196
TID:201358050
url http://hdl.handle.net/10451/18196
identifier_str_mv TID:201358050
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134276641357824

Registros relacionados