Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Elizabeth Dell’ Orto e
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
Texto Completo: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10665
Resumo: The mangrove ecosystem provides several ecological and economic services, but they are among the most threatened and vulnerable ecosystems in the world. They have become the focus of attention in the context of current climate change and discussions of the services provided by this ecosystem, such as carbon sequestration. In this context, remote sensing is an important tool to detect, identify, map and monitor the mangrove ecosystem. It is possible to obtain information such as tree density and height, species dominance, evaluate erosive processes, study the population dynamics of the vegetation, biomass calculation, among other studies. Such studies may be based on different sensors, such as aerial photography, high and medium resolution optical images, hyperspectral data and active microwave data (SAR). The acquisition of data through orbital sensors has some gaps such as revisiting time and spatial resolution. On the other hand, the high-resolution multispectral optical sensors on-board in a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a promising technology for the detailed mapping of coastal ecosystems although the radiometric calibration process is still challenging. In this research we used ortomosaics obtained by an UAV for the multispectral analysis of the mangrove of Vitória Bay and we carried out hyperspectral analysis of three mangrove species; R. mangle, L. racemosa and A. schaueriana by means of spectroradiometry in the laboratory.
id UFES_116cee95ece2dba564e5567be13f920e
oai_identifier_str oai:repositorio.ufes.br:10/10665
network_acronym_str UFES
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
repository_id_str 2108
spelling Tognella, Mônica Maria PereiraSilva, Elizabeth Dell’ Orto eCoelho, Andre Luiz NascentesBarroso, Gilberto FonsecaImai, Nilton NobuhiroQuaresma, Valéria da Silva2018-12-20T13:34:28Z2018-12-202018-12-20T13:34:28Z2018-10-03The mangrove ecosystem provides several ecological and economic services, but they are among the most threatened and vulnerable ecosystems in the world. They have become the focus of attention in the context of current climate change and discussions of the services provided by this ecosystem, such as carbon sequestration. In this context, remote sensing is an important tool to detect, identify, map and monitor the mangrove ecosystem. It is possible to obtain information such as tree density and height, species dominance, evaluate erosive processes, study the population dynamics of the vegetation, biomass calculation, among other studies. Such studies may be based on different sensors, such as aerial photography, high and medium resolution optical images, hyperspectral data and active microwave data (SAR). The acquisition of data through orbital sensors has some gaps such as revisiting time and spatial resolution. On the other hand, the high-resolution multispectral optical sensors on-board in a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a promising technology for the detailed mapping of coastal ecosystems although the radiometric calibration process is still challenging. In this research we used ortomosaics obtained by an UAV for the multispectral analysis of the mangrove of Vitória Bay and we carried out hyperspectral analysis of three mangrove species; R. mangle, L. racemosa and A. schaueriana by means of spectroradiometry in the laboratory.O ecossistema manguezal fornece vários serviços ecológicos e econômicos, mas estão entre os ecossistemas mais ameaçados e vulneráveis do mundo. Eles se tornaram foco da atenção no contexto das atuais mudanças climáticas e discussões dos serviços fornecidos por esse ecossistema, como o sequestro de carbono. Neste contexto, o sensoriamento remoto é uma importante ferramenta para detectar, identificar, mapear e monitorar o ecossistema manguezal. É possível obter informações como a densidade e altura das árvores, a dominância de espécies, avaliar processos erosivos, estudar a dinâmica populacional da vegetação, cálculo de biomassa, entre outros estudos. Tais estudos podem ser baseados em diferentes sensores, como fotografia aérea, imagens ópticas de alta e média resolução, dados hiperespectrais e dados de microondas ativos (SAR). A aquisição de dados por meio de sensores orbitais possui algumas lacunas como tempo de revisita e resolução espacial. Já os sensores ópticos multiespectrais de alta resolução espacial embarcados em uma Aeronave Remotamente Pilotada (RPA) é uma tecnologia promissora para o mapeamento detalhado de ecossistemas costeiros embora o processo de calibração radiométrica ainda seja desafiador. Nesta pesquisa utilizou-se ortomosaicos obtidos por uma RPA para análise multiespectral do manguezal da Baía de Vitória e realizou-se análise hiperespectral foliar de três espécies de mangue; R. mangle, L. racemosa e A. schaueriana por meio de espectrorradiometria em laboratório.Texthttp://repositorio.ufes.br/handle/10/10665porUniversidade Federal do Espírito SantoDoutorado em Oceanografia AmbientalPrograma de Pós-Graduação em Oceanografia AmbientalUFESBRSensoriamento remotoFotogrametria aéreaManguezais - Vitória, Baía de (ES)DroneCiências Ambientais55Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALtese_12569_TESE_ElizabethDellOrtoeSilva.pdfapplication/pdf8246477http://repositorio.ufes.br/bitstreams/36102dfd-1226-413b-a7e0-4ddb222be602/download92694f594bf4ecaa18f4005ff4295734MD5110/106652024-07-02 15:08:11.477oai:repositorio.ufes.br:10/10665http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-07-11T14:31:34.918031Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
dc.title.none.fl_str_mv Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
title Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
spellingShingle Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
Silva, Elizabeth Dell’ Orto e
Ciências Ambientais
Sensoriamento remoto
Fotogrametria aérea
Manguezais - Vitória, Baía de (ES)
Drone
55
title_short Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
title_full Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
title_fullStr Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
title_full_unstemmed Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
title_sort Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)
author Silva, Elizabeth Dell’ Orto e
author_facet Silva, Elizabeth Dell’ Orto e
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Tognella, Mônica Maria Pereira
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Elizabeth Dell’ Orto e
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Coelho, Andre Luiz Nascentes
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Barroso, Gilberto Fonseca
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Imai, Nilton Nobuhiro
dc.contributor.referee4.fl_str_mv Quaresma, Valéria da Silva
contributor_str_mv Tognella, Mônica Maria Pereira
Coelho, Andre Luiz Nascentes
Barroso, Gilberto Fonseca
Imai, Nilton Nobuhiro
Quaresma, Valéria da Silva
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Ciências Ambientais
topic Ciências Ambientais
Sensoriamento remoto
Fotogrametria aérea
Manguezais - Vitória, Baía de (ES)
Drone
55
dc.subject.br-rjbn.none.fl_str_mv Sensoriamento remoto
Fotogrametria aérea
Manguezais - Vitória, Baía de (ES)
Drone
dc.subject.udc.none.fl_str_mv 55
description The mangrove ecosystem provides several ecological and economic services, but they are among the most threatened and vulnerable ecosystems in the world. They have become the focus of attention in the context of current climate change and discussions of the services provided by this ecosystem, such as carbon sequestration. In this context, remote sensing is an important tool to detect, identify, map and monitor the mangrove ecosystem. It is possible to obtain information such as tree density and height, species dominance, evaluate erosive processes, study the population dynamics of the vegetation, biomass calculation, among other studies. Such studies may be based on different sensors, such as aerial photography, high and medium resolution optical images, hyperspectral data and active microwave data (SAR). The acquisition of data through orbital sensors has some gaps such as revisiting time and spatial resolution. On the other hand, the high-resolution multispectral optical sensors on-board in a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a promising technology for the detailed mapping of coastal ecosystems although the radiometric calibration process is still challenging. In this research we used ortomosaics obtained by an UAV for the multispectral analysis of the mangrove of Vitória Bay and we carried out hyperspectral analysis of three mangrove species; R. mangle, L. racemosa and A. schaueriana by means of spectroradiometry in the laboratory.
publishDate 2018
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-12-20T13:34:28Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-12-20
2018-12-20T13:34:28Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2018-10-03
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufes.br/handle/10/10665
url http://repositorio.ufes.br/handle/10/10665
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 Text
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo
Doutorado em Oceanografia Ambiental
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Oceanografia Ambiental
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFES
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo
Doutorado em Oceanografia Ambiental
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron:UFES
instname_str Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron_str UFES
institution UFES
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.ufes.br/bitstreams/36102dfd-1226-413b-a7e0-4ddb222be602/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 92694f594bf4ecaa18f4005ff4295734
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813022604535005184