Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22714 |
Resumo: | As imagens de satélites têm sido utilizadas para mapear, monitorar e quantificar a qualidade dos recursos naturais. O mapeamento detalhado da vegetação de mangue é uma demanda crescente por se tratar de um valoroso instrumento de conhecimento, manutenção e gestão do ecossistema manguezal em relação às modificações provocadas pelas atuações antrópicas e/ou naturais, frente às mudanças globais. Este trabalho combinou dados multiespectrais da região do visível e infravermelho próximo do sistema LANDSAT-8 com dados monoespectrais do RADARSAT-2, aliado a dados hiperespectrais de espectrorradiometria e Índice de Vegetação na segmentação e classificação de alguns manguezais no Nordeste do Brasil, levando em consideração a diversidade de ambientes presentes na área total do estudo. Como resultado final do processo de segmentação e classificação, calculamos que os manguezais da área estudada ocupam área total de aproximadamente 5.392 ha. A espécie R. mangle é a espécie dominante, totalizando uma área de 3.350 ha, representando 62,13% da área total, deste total cerca de 2.861 ha são ocupados pela R. mangle I (porte e adensamento convencional), representando 53,06% da área total; 489 ha pela condição fitoestrutural R. mangle II (porte baixo e bastante adensado), cerca de 9,07% da área total; regiões mistas de espécies ou de transição entre elas ocupam área de 1.092 ha, cerca de 20,25% da área total, seguida da espécie A. schaueriana ocupando uma área de 950 ha, cerca de 17,62% da área total. Este estudo atendeu às expectativas em obter uma maior eficiência no levantamento espacial com alta acurácia para o monitoramento da qualidade desse ecossistema altamente sensível às alterações ambientais: como subsídio à sua preservação e transformação em um Projeto de Mecanismo de Desenvolvimento Limpo. Para tal, foi realizada a estimativa de CO2 aprisionado nas florestas de mangue pertencentes a Reserva de Desenvolvimento Sustentável Estadual Ponta do Tubarão (RDSEPT) por meio de Método Indireto não destrutivo. As estimativas totais das médias de CO2 aprisionado em cada hectare ocupado pela espécie R. mangle é de 39,93 t, L. schaueriana é de 28,47 t e as regiões de espécies mistas é de 34,20 t. Estima-se que a quantificação total de CO2 aprisionado na RDSEPT seja 17.156,51 t. Mediante os valores obtidos, percebemos que o manguezal da RDSEPT de maneira geral possui um grande potencial de gerar biomassa e consequentemente aprisionar CO2. Podendo gerar uma valiosa oportunidade financeira, justificando a preservação deste ecossistema. |
id |
UFRN_99b9b0b6b8dc48c681f081522ce1b72b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/22714 |
network_acronym_str |
UFRN |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRN |
repository_id_str |
|
spelling |
Costa, Bruno Cesar Pereira dahttp://lattes.cnpq.br/3093156054392149http://lattes.cnpq.br/4215328958233942Scudelari, Ada Cristinahttp://lattes.cnpq.br/6556306307432176Duarte, Cynthia Romarizhttp://lattes.cnpq.br/8449509592079629Vieira, Marcela Marqueshttp://lattes.cnpq.br/0930845549110627Santos, Valdenira Ferreira doshttp://lattes.cnpq.br/1395198888623953Amaro, Venerando Eustaquio2017-04-20T22:33:39Z2017-04-20T22:33:39Z2016-11-18COSTA, Bruno Cesar Pereira da. Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil. 2016. 127f. Tese (Doutorado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22714As imagens de satélites têm sido utilizadas para mapear, monitorar e quantificar a qualidade dos recursos naturais. O mapeamento detalhado da vegetação de mangue é uma demanda crescente por se tratar de um valoroso instrumento de conhecimento, manutenção e gestão do ecossistema manguezal em relação às modificações provocadas pelas atuações antrópicas e/ou naturais, frente às mudanças globais. Este trabalho combinou dados multiespectrais da região do visível e infravermelho próximo do sistema LANDSAT-8 com dados monoespectrais do RADARSAT-2, aliado a dados hiperespectrais de espectrorradiometria e Índice de Vegetação na segmentação e classificação de alguns manguezais no Nordeste do Brasil, levando em consideração a diversidade de ambientes presentes na área total do estudo. Como resultado final do processo de segmentação e classificação, calculamos que os manguezais da área estudada ocupam área total de aproximadamente 5.392 ha. A espécie R. mangle é a espécie dominante, totalizando uma área de 3.350 ha, representando 62,13% da área total, deste total cerca de 2.861 ha são ocupados pela R. mangle I (porte e adensamento convencional), representando 53,06% da área total; 489 ha pela condição fitoestrutural R. mangle II (porte baixo e bastante adensado), cerca de 9,07% da área total; regiões mistas de espécies ou de transição entre elas ocupam área de 1.092 ha, cerca de 20,25% da área total, seguida da espécie A. schaueriana ocupando uma área de 950 ha, cerca de 17,62% da área total. Este estudo atendeu às expectativas em obter uma maior eficiência no levantamento espacial com alta acurácia para o monitoramento da qualidade desse ecossistema altamente sensível às alterações ambientais: como subsídio à sua preservação e transformação em um Projeto de Mecanismo de Desenvolvimento Limpo. Para tal, foi realizada a estimativa de CO2 aprisionado nas florestas de mangue pertencentes a Reserva de Desenvolvimento Sustentável Estadual Ponta do Tubarão (RDSEPT) por meio de Método Indireto não destrutivo. As estimativas totais das médias de CO2 aprisionado em cada hectare ocupado pela espécie R. mangle é de 39,93 t, L. schaueriana é de 28,47 t e as regiões de espécies mistas é de 34,20 t. Estima-se que a quantificação total de CO2 aprisionado na RDSEPT seja 17.156,51 t. Mediante os valores obtidos, percebemos que o manguezal da RDSEPT de maneira geral possui um grande potencial de gerar biomassa e consequentemente aprisionar CO2. Podendo gerar uma valiosa oportunidade financeira, justificando a preservação deste ecossistema.The satellite images have been used to map, monitor and quantify the quality of natural resource. The detailed mapping of mangrove vegetation is an increasing demand because it is a valorous Valorous instrument of knowledge, maintenance and management of the mangrove ecosystem in relation to changes caused by anthropic actions and/or natural activities to global changes. This work combined multispectral data from the visible and near infrared of the LANDSAT-8 system with Monospectral data from RADARSAT-2, combined with hyperspectral data of the spectroradiometry and Vegetation Index in the segmentation and classification of some mangroves in the Northeast of Brazil, taking into account the diversity of environments present in the total area of the study. As the final result of the segmentation and classification process, we calculate that the mangroves in the study area occupy a total area of approximately 5.392ha. The species R. mangle is the dominant species, totaling an area of 3,350 ha, representing 62.13% of the total area, of this total about 2,861 ha are occupied by R. mangle I (size and conventional densification), representing 53.06% of the total area; 489 ha for structural phyto condition R. mangle II (short stature and very dense), about 9.07% of the total area; mixed regions of species or transition between them occupy area of 1092 ha, about 20.25% of total area, then the specie A. schaueriana occupying an area of 950 ha, about 17.62% of the total area. This study met the expectations to get the greater efficiency in the spatial lifting for monitoring the quality of this highly sensitive ecosystem on the environmental changes: as support their preservation and transformation into a Clean Development Mechanism Project. For such, was made the estimation of trapped CO2 in mangrove forests belonging to Reserva de Desenvolvimento Sustentável Estadual Ponta do Tubarão (RDSEPT) by Indirect Method nondestructive. The total estimates on the mean of trapped CO2 in each hectare occupied by the species R. mangle is 39.93t, L. schaueriana is 28.47t and the regions of mixed species is 34.20t. It is estimated that the total quantification of trapped CO2 in the RDSEPT is 17156.51t. By the obtained values, we realized that the values of mangrove in the RDSEPT in general have a great potential to generate biomass and consequently imprison CO2. It is able to generate a valuable financial opportunity, justifying the preservation of this ecosystem.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICALANDSAT-8RADARSAT-2EspectrorradiometriaClassificaçãoSensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALSensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdfSensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdfapplication/pdf9036934https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/1/SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdff7a3541e25448d4a28efd591c2f4ba2dMD51TEXTBrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.txtBrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.txtExtracted texttext/plain236966https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/4/BrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.txt60403dbb9a4f6480c94c13137f4f11d8MD54SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.txtSensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.txtExtracted texttext/plain236966https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/6/SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.txt60403dbb9a4f6480c94c13137f4f11d8MD56THUMBNAILBrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.jpgBrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4263https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/5/BrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.jpg66e5dc7eda9dcaf76c03ced36afb839eMD55SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.jpgSensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4263https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/7/SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.jpg66e5dc7eda9dcaf76c03ced36afb839eMD57123456789/227142019-01-30 07:08:16.064oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/22714Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-01-30T10:08:16Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
title |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
spellingShingle |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil Costa, Bruno Cesar Pereira da CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA LANDSAT-8 RADARSAT-2 Espectrorradiometria Classificação |
title_short |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
title_full |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
title_fullStr |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
title_full_unstemmed |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
title_sort |
Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil |
author |
Costa, Bruno Cesar Pereira da |
author_facet |
Costa, Bruno Cesar Pereira da |
author_role |
author |
dc.contributor.authorID.pt_BR.fl_str_mv |
|
dc.contributor.authorLattes.none.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/3093156054392149 |
dc.contributor.advisorID.pt_BR.fl_str_mv |
|
dc.contributor.advisorLattes.none.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4215328958233942 |
dc.contributor.referees1.none.fl_str_mv |
Scudelari, Ada Cristina |
dc.contributor.referees1ID.pt_BR.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees1Lattes.none.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/6556306307432176 |
dc.contributor.referees2.none.fl_str_mv |
Duarte, Cynthia Romariz |
dc.contributor.referees2ID.pt_BR.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees2Lattes.none.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/8449509592079629 |
dc.contributor.referees3.none.fl_str_mv |
Vieira, Marcela Marques |
dc.contributor.referees3ID.pt_BR.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees3Lattes.none.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/0930845549110627 |
dc.contributor.referees4.none.fl_str_mv |
Santos, Valdenira Ferreira dos |
dc.contributor.referees4ID.pt_BR.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees4Lattes.none.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1395198888623953 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Costa, Bruno Cesar Pereira da |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Amaro, Venerando Eustaquio |
contributor_str_mv |
Amaro, Venerando Eustaquio |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA |
topic |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA LANDSAT-8 RADARSAT-2 Espectrorradiometria Classificação |
dc.subject.por.fl_str_mv |
LANDSAT-8 RADARSAT-2 Espectrorradiometria Classificação |
description |
As imagens de satélites têm sido utilizadas para mapear, monitorar e quantificar a qualidade dos recursos naturais. O mapeamento detalhado da vegetação de mangue é uma demanda crescente por se tratar de um valoroso instrumento de conhecimento, manutenção e gestão do ecossistema manguezal em relação às modificações provocadas pelas atuações antrópicas e/ou naturais, frente às mudanças globais. Este trabalho combinou dados multiespectrais da região do visível e infravermelho próximo do sistema LANDSAT-8 com dados monoespectrais do RADARSAT-2, aliado a dados hiperespectrais de espectrorradiometria e Índice de Vegetação na segmentação e classificação de alguns manguezais no Nordeste do Brasil, levando em consideração a diversidade de ambientes presentes na área total do estudo. Como resultado final do processo de segmentação e classificação, calculamos que os manguezais da área estudada ocupam área total de aproximadamente 5.392 ha. A espécie R. mangle é a espécie dominante, totalizando uma área de 3.350 ha, representando 62,13% da área total, deste total cerca de 2.861 ha são ocupados pela R. mangle I (porte e adensamento convencional), representando 53,06% da área total; 489 ha pela condição fitoestrutural R. mangle II (porte baixo e bastante adensado), cerca de 9,07% da área total; regiões mistas de espécies ou de transição entre elas ocupam área de 1.092 ha, cerca de 20,25% da área total, seguida da espécie A. schaueriana ocupando uma área de 950 ha, cerca de 17,62% da área total. Este estudo atendeu às expectativas em obter uma maior eficiência no levantamento espacial com alta acurácia para o monitoramento da qualidade desse ecossistema altamente sensível às alterações ambientais: como subsídio à sua preservação e transformação em um Projeto de Mecanismo de Desenvolvimento Limpo. Para tal, foi realizada a estimativa de CO2 aprisionado nas florestas de mangue pertencentes a Reserva de Desenvolvimento Sustentável Estadual Ponta do Tubarão (RDSEPT) por meio de Método Indireto não destrutivo. As estimativas totais das médias de CO2 aprisionado em cada hectare ocupado pela espécie R. mangle é de 39,93 t, L. schaueriana é de 28,47 t e as regiões de espécies mistas é de 34,20 t. Estima-se que a quantificação total de CO2 aprisionado na RDSEPT seja 17.156,51 t. Mediante os valores obtidos, percebemos que o manguezal da RDSEPT de maneira geral possui um grande potencial de gerar biomassa e consequentemente aprisionar CO2. Podendo gerar uma valiosa oportunidade financeira, justificando a preservação deste ecossistema. |
publishDate |
2016 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2016-11-18 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2017-04-20T22:33:39Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2017-04-20T22:33:39Z |
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.citation.fl_str_mv |
COSTA, Bruno Cesar Pereira da. Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil. 2016. 127f. Tese (Doutorado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22714 |
identifier_str_mv |
COSTA, Bruno Cesar Pereira da. Sensoriamento remoto em suporte ao mecanismo de desenvolvimento limpo (MDL) em manguezais do litoral setentrional do Rio Grande do Norte, Brasil. 2016. 127f. Tese (Doutorado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016. |
url |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22714 |
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.publisher.program.fl_str_mv |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFRN |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRN instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
instacron_str |
UFRN |
institution |
UFRN |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRN |
collection |
Repositório Institucional da UFRN |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/1/SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/4/BrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.txt https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/6/SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.txt https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/5/BrunoCesarPereiraDaCosta_TESE.pdf.jpg https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22714/7/SensoriamentoRemotoSuporte_Costa_2016.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
f7a3541e25448d4a28efd591c2f4ba2d 60403dbb9a4f6480c94c13137f4f11d8 60403dbb9a4f6480c94c13137f4f11d8 66e5dc7eda9dcaf76c03ced36afb839e 66e5dc7eda9dcaf76c03ced36afb839e |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1814832639921618944 |