Reconhecimento e mapeamento de ambientes sedimentares através de imagens LANDSAT-7 ETM+, RADARSAT-1 WIDE e SRTM da baía do Caeté (PA) a baia de Maracaçumé (MA)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: RODRIGUES, Suzan Waleska Pequeno
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPA
Texto Completo: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/15243
Resumo: A partir da década de 80, com o lançamento da série de satélites Landsat TM, imagens orbitais começaram a ser extensivamente utilizadas no mapeamento geológico e geomorfológico costeiro. Esses produtos de sensores remotos são fontes de informações geográficas, fornecendo importantes subsídios para análises no domínio do espaço e do tempo. A área estudada encontra-se localizada no mais bem preservado ambiente tropical úmido do planeta, a Região Amazônica, mais especificamente ao longo da costa de manguezais do nordeste do Estado do Pará e noroeste do Maranhão. A área faz parte de um conjunto de bacias independentes, onde o principal rio é o Gurupi, na divisa entre Pará e Maranhão. O objetivo desta dissertação foi reconhecer e mapear com acurácia os diferentes ambientes costeiros, a partir da utilização de imagens de sensores remotos ópticos e nas microondas integrados a modelos digitais de elevação (MDE), gerados pelo programa Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). O conjunto de dados utilizados para este fim incluiu imagens do RADARSAT-1 de janeiro e fevereiro de 2003 e setembro e outubro de 2004; Landsat ETM+ 7 de agosto de 1999; e modelos digitais de elevação (SRTM) de fevereiro de 2000. Os sinergismos destes dados utilizaram técnicas de transformação IHS e principais componentes. Desta forma, foi possível aplicar metodologias clássicas em Sistemas de Informações Geográficas para o mapeamento de ambientes costeiros. Como resultado, foram mapeados 15 ambientes costeiros, agrupados em 4 domínios geomorfológicos: Planalto costeiro, paleodunas, Planície costeira (planície de maré lamosa sem vegetação, manguezal, pântanos salinos, pântano de água doce, cordão de dunas frontais, interdunas, dunas atuais, praia de macro-maré), Planície estuarina (canal estuarino, barra arenosa de maré, delta de maré vazante) e Planície aluvial (lagos e planície de inundação).Assim pode-se concluir que os processamento$ como o sinergismo entre os sensores SAR, ETM+ E SRTM, geraram inúmeras informações para o reconhecimento dos ambientes costeiros, pois estes conseguiram integrar em um único produto características importantes sobre seu determinado sensor com as de outro, completando-se entre si, produzindo mapas com alto detalhe.
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A área estudada encontra-se localizada no mais bem preservado ambiente tropical úmido do planeta, a Região Amazônica, mais especificamente ao longo da costa de manguezais do nordeste do Estado do Pará e noroeste do Maranhão. A área faz parte de um conjunto de bacias independentes, onde o principal rio é o Gurupi, na divisa entre Pará e Maranhão. O objetivo desta dissertação foi reconhecer e mapear com acurácia os diferentes ambientes costeiros, a partir da utilização de imagens de sensores remotos ópticos e nas microondas integrados a modelos digitais de elevação (MDE), gerados pelo programa Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). O conjunto de dados utilizados para este fim incluiu imagens do RADARSAT-1 de janeiro e fevereiro de 2003 e setembro e outubro de 2004; Landsat ETM+ 7 de agosto de 1999; e modelos digitais de elevação (SRTM) de fevereiro de 2000. Os sinergismos destes dados utilizaram técnicas de transformação IHS e principais componentes. Desta forma, foi possível aplicar metodologias clássicas em Sistemas de Informações Geográficas para o mapeamento de ambientes costeiros. Como resultado, foram mapeados 15 ambientes costeiros, agrupados em 4 domínios geomorfológicos: Planalto costeiro, paleodunas, Planície costeira (planície de maré lamosa sem vegetação, manguezal, pântanos salinos, pântano de água doce, cordão de dunas frontais, interdunas, dunas atuais, praia de macro-maré), Planície estuarina (canal estuarino, barra arenosa de maré, delta de maré vazante) e Planície aluvial (lagos e planície de inundação).Assim pode-se concluir que os processamento$ como o sinergismo entre os sensores SAR, ETM+ E SRTM, geraram inúmeras informações para o reconhecimento dos ambientes costeiros, pois estes conseguiram integrar em um único produto características importantes sobre seu determinado sensor com as de outro, completando-se entre si, produzindo mapas com alto detalhe.From the 1980s onwards, with the launch of the Landsat TM series of satellites, orbital images began to be extensively used in coastal geological and geomorphological mapping. These remote sensor products are sources of geographic information, providing important subsidies for analyzes in the domain of space and time. The studied area is located in the best preserved humid tropical environment on the planet, the Amazon Region, more specifically along the mangrove coast of the northeast of the State of Pará and northwest of Maranhão. The area is part of a set of independent basins, where the main river is the Gurupi, on the border between Pará and Maranhão. The objective of this dissertation was to accurately recognize and map the different coastal environments, using images from remote optical and microwave sensors integrated with digital elevation models (DEM), generated by the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) program. The dataset used for this purpose included RADARSAT-1 images from January and February 2003 and September and October 2004; Landsat ETM+ August 7, 1999; and digital elevation models (SRTM) from February 2000. The synergisms of these data used IHS transformation techniques and principal components. In this way, it was possible to apply classical methodologies in Geographic Information Systems for mapping coastal environments. As a result, 15 coastal environments were mapped, grouped into 4 geomorphological domains: coastal plateau, paleodunes, coastal plain (muddy tide plain without vegetation, mangroves, saline marshes, freshwater marshes, frontal dune cord, interdunes, current dunes, macro-tidal beach), estuarine plain (estuarine channel, sandy tidal bar, ebb tide delta) and alluvial plain (lakes and floodplain). , ETM+ AND SRTM, generated a lot of information for the recognition of coastal environments, as they were able to integrate in a single product important characteristics of their particular sensor with those of another, complementing each other, producing maps with high detail.CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoporUniversidade Federal do ParáPrograma de Pós-Graduação em Geologia e GeoquímicaUFPABrasilInstituto de GeociênciasAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccess1 CD-ROMreponame:Repositório Institucional da UFPAinstname:Universidade Federal do Pará (UFPA)instacron:UFPACNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOLOGIAGEOLOGIA MARINHA E COSTEIRAGEOLOGIASensoriamento remotoMapeamento de ambientes costeirosBaía do Caeté (PA)Baía de Maracaçumé (MA)Reconhecimento e mapeamento de ambientes sedimentares através de imagens LANDSAT-7 ETM+, RADARSAT-1 WIDE e SRTM da baía do Caeté (PA) a baia de Maracaçumé (MA)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins ehttp://lattes.cnpq.br/3282736820907252http://lattes.cnpq.br/7500052834474322RODRIGUES, Suzan Waleska PequenoORIGINALDissertacao_ReconhecimentoMapeamentoAmbientes.pdfDissertacao_ReconhecimentoMapeamentoAmbientes.pdfapplication/pdf26792895http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/15243/1/Dissertacao_ReconhecimentoMapeamentoAmbientes.pdff0f692de90400602e5c521f7b25f5f3dMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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