ÁREA RELATIVA E TIPOLOGIA DE LAGOS DE ÁGUA BRANCA DE PLANÍCIE DE INUNDAÇÃO AMAZÔNICA (< 500M)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MORAES, Eugenio Tuorto de
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/23038
Resumo: Os lagos de água branca estão entre os mais produtivos da planície de inundação amazônica, sendo importantes ecossistemas para a extrapolação de processos biogeoquímicos com implicações globais, embora sua área e abundância ainda sejam pouco representadas na literatura atual. Portanto, o objetivo é estimar a área das principais tipologias de lagos de várzea de água branca na Floresta Amazônica (altitude <500 m), usando o produto Shuttle Radar Topography Mission Water Body Data (SWBD). Os mosaicos dos dados vetoriais SWBD foram editados em um Sistema de Informações Geográficas (SIG) e depois validados por medições de radar (SAR Sentinel-1), disponíveis no Google Earth Engine, a partir de análises independentes em 8 áreas (~126,185.5 km2) ao longo de uma grande distância (~2,340 km) em períodos de águas altas e águas baixas. Após a exclusão de polígonos referentes aos rios, 8 tipologias de lagos foram identificadas ao assumir sua origem e formação geomorfológica: (1) lago ferradura, (2) lago de canal abandonado, (3) lago arredondado de várzea, (4) lago de igarapé afogado, (5) lago de iagarapé bloqueado, (6) lago de dique marginal, (7) lago de espira de meandro, (8) lago de dique marginal em ilhas. Como resultado, a partir dos dados SWBD, estimativas conservadoras de área de lagos de planície de inundação de água branca foram obtidas. Tais estimativas estão mais correlacionadas ao período de águas baixas, e representam ~15.8 x 10³ km². A validação da classificação SAR Sentinel-1 como referência mostrou precisão global média e índice Kappa médio de 0.995 e 0.743, respectivamente. A área de cada tipologia é dominada por lagos arredondados de várzea e lagos de igarapé afogado, totalizando 35% e 30%, respectivamente). Portanto, essas descobertas podem ser especialmente úteis para melhorar a extrapolação dos processos envolvidos em uma ampla gama de controles naturais e antrópicos sobre os ecossistemas lacustres e em questões de mudança climática em lagos de várzea amazônica.
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Os mosaicos dos dados vetoriais SWBD foram editados em um Sistema de Informações Geográficas (SIG) e depois validados por medições de radar (SAR Sentinel-1), disponíveis no Google Earth Engine, a partir de análises independentes em 8 áreas (~126,185.5 km2) ao longo de uma grande distância (~2,340 km) em períodos de águas altas e águas baixas. Após a exclusão de polígonos referentes aos rios, 8 tipologias de lagos foram identificadas ao assumir sua origem e formação geomorfológica: (1) lago ferradura, (2) lago de canal abandonado, (3) lago arredondado de várzea, (4) lago de igarapé afogado, (5) lago de iagarapé bloqueado, (6) lago de dique marginal, (7) lago de espira de meandro, (8) lago de dique marginal em ilhas. Como resultado, a partir dos dados SWBD, estimativas conservadoras de área de lagos de planície de inundação de água branca foram obtidas. Tais estimativas estão mais correlacionadas ao período de águas baixas, e representam ~15.8 x 10³ km². A validação da classificação SAR Sentinel-1 como referência mostrou precisão global média e índice Kappa médio de 0.995 e 0.743, respectivamente. A área de cada tipologia é dominada por lagos arredondados de várzea e lagos de igarapé afogado, totalizando 35% e 30%, respectivamente). Portanto, essas descobertas podem ser especialmente úteis para melhorar a extrapolação dos processos envolvidos em uma ampla gama de controles naturais e antrópicos sobre os ecossistemas lacustres e em questões de mudança climática em lagos de várzea amazônica.White water lakes are among the most productive in the Amazon floodplain, being important ecosystems for the upscaling of biogeochemical processes with global implications, although their area and abundance are still underrepresented in the current literature. Here the aim is to estimate the area of the main typologies of white-water floodplain lakes in the Amazon Forest (elevation <500 m), using the Shuttle Radar Topography Mission Water Body Data (SWBD). The mosaics of the SWBD vector data were edited on a geographical information system (GIS) then validated by radar measurements (SAR Sentinel-1), available on Google Earth Engine, from independent analysis in 8 validation areas (~126,185.5 km2) along a wide distance (~2,340 km) at low and high water levels. Assuming the geomorphology and genesis, after excluding river polygons, we identified 8 lake typologies: (1) oxbow lakes, (2) abandoned channel lakes, (3) round floodplain lakes, (4) rhia lakes, (5) blocked valley lakes, (6) levee Lakes, (7) scroll bar lakes, (8) levee island lakes. As a result, our conservative estimates of white-water floodplain lake area from SWBD, which are more related to low water levels, represented ~15.8 x 10³ km². The substantial classification validation with SAR Sentinel-1 as reference was indicated by a mean overall accuracy and mean Kappa of 0.995 and 0.743, respectively. The relative area of each typology was dominated by rounded floodplain and rhia lakes, totalizing 35% and 30%, respectively). Therefore, these findings may be especially useful to improve the upscaling of processes involved in a wide range of natural and anthropogenic controls on ecosystem functioning and climate change issues in the highly diverse Amazon floodplain lakes.Universidade Federal FluminenseNiteróiRIBEIRO, Humberto MarottaNOGUEIRA, Leonardo AmoraMORAES, Eugenio Tuorto de2021-08-28T14:43:45Z2021-08-28T14:43:45Z2021info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMORAES, Eugenio Tuorto de. Área relativa e tipologia de lagos de água branca de planície de inundação amazônica (< 500m). 2021. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Geografia)-Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Niterói, 2021. Orientador: Humberto Marotta Ribeiro; Coorientador: Leonardo Amora Nogueira.https://app.uff.br/riuff/handle/1/23038Aluno de Graduaçãohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2021-08-28T14:43:45Zoai:app.uff.br:1/23038Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T11:13:00.284612Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false
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