MAPEAMENTO DAS ÁREAS INUNDÁVEIS DO MÉDIO SĂO FRANCISCO UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO E MODELO HAND

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Título
MAPEAMENTO DAS ÁREAS INUNDÁVEIS DO MÉDIO SĂO FRANCISCO UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO E MODELO HAND
lista de autores
FELIPE NUNES MESQUITA
Resumo
AS ÁREAS INUNDÁVEIS DESEMPENHAM FUNÇŐES ECOLÓGICAS PRIMORDIAIS PARA A MANUTENÇĂO DO EQUILÍBRIO ECOLÓGICO DOS ECOSSISTEMAS AQUÁTICOS E TERRESTRES. ADEMAIS AS ÁREAS INUNDÁVEIS SĂO FUNDAMENTAIS PARA O SUSTENTO DE DIVERSAS ATIVIDADES HUMANAS. NO ENTANTO ESSAS ÁREAS VĘM SOFRENDO DIVERSOS DISTÚRBIOS DECORRENTES DAS AÇŐES ANTRÓPICAS. O PRESENTE TRABALHO VISOU REALIZAR A ANÁLISE DA DINÂMICA FLUVIAL EM UM TRECHO DO RIO SĂO FRANCISCO LOCALIZADO ENTRE OS MUNICÍPIOS DE BARRA PILĂO ARCADO E XIQUE-XIQUE BAHIA. DESSA FORMA FOI CALCULADA A LINHA MÉDIA DAS ENCHENTES ORDINÁRIAS (LMEO) E APLICADAS TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DIGITAL NAS IMAGENS LANDSAT-8/OLI-TIRS E SENTINEL-1 (SAR). OS ÍNDICES ESPECTRAIS MNDWI NDWI E AWEI FORAM APLICADOS EM DUAS IMAGENS LANDSAT-8 UMA REPRESENTANDO A COTA DO RIO PRÓXIMA Ŕ LMEO E A OUTRA UM PERÍODO DE SECA. A DETECÇĂO DOS ALVOS DE ÁGUA NAS IMAGENS FOI FEITA A PARTIR DA TÉCNICA DE THRESHOULD. O ÍNDICE MNDWI DEMONSTROU MAIOR VALOR DE ACURÁCIA COM ÍNDICE KAPPA SUPERIOR A 0 9. TAMBÉM FOI REALIZADA UMA ANÁLISE MULTITEMPORAL DA DINÂMICA FLUVIAL ENTRE OS ANOS DE 2005 E 2019 EMPREGANDO IMAGENS LANDSAT 5 E LANDSAT 8. EM SEGUIDA FORAM OBTIDAS DUAS IMAGENS SENTINEL-1 REPRESENTANDO A COTA MÁXIMA E MÍNIMA DO RIO ENTRE OS ANOS 2016 E 2017. APLICOU-SE A TÉCNICA DE THRESHOULD PARA A CLASSIFICAÇĂO DA ÁGUA NAS IMAGENS. O MAIOR VALOR DE ACURÁCIA DEMONSTRADO PELO ÍNDICE KAPPA NAS IMAGENS SENTINEL-1 FOI 0 47. ALÉM DISSO FOI GERADO O MODELO DIGITAL HAND DA REGIĂO E DELIMITADA OS TERRENOS MARGINAIS A FIM DE REALIZAR O LEVANTAMENTO DAS ÁREAS INUNDÁVEIS. POR ÚLTIMO FORAM REALIZADAS SIMULAÇŐES DE COTAS DO RIO NO MODELO HAND AS QUAIS DEMONSTRARAM VALOR DE ACURÁCIA SUPERIOR A 96 67%.
Abstract
WETLANDS PLAY A KEY ROLE IN ECOLOGICAL BALANCE PROCESS OF AQUATIC AND TERRESTRIAL ECOSYSTEMS. IN ADDITION WETLANDS ARE CRUCIAL BECAUSE SUPPORT VARIOUS HUMAN ACTIVITIES. HOWEVER ANTHROPOGENIC ACTIONS HAVE IMPACTED THESE AREAS. THE OBJECTIVE OF THE PRESENT STUDY WAS TO MAP THE WETLANDS IN A SECTION OF SĂO FRANCISCO RIVER USING RADAR (SAR) AND OPTICAL IMAGE PROCESSING. THE STUDY AREA IS LOCATED BETWEEN THE COUNTIES OF BARRA PILĂO ARCADO AND XIQUE-XIQUE BAHIA. WERE EMPLOYED SENTINEL-1 LANDSAT-8/OLI AND LANDSAT-5/TM IMAGES. A HAND MODEL WAS ALSO GENERATED FROM DEM TO MAP THE WETLANDS. DATA FROM THE SĂO FRANCISCO HISTORICAL SERIES WERE USED TO CALCULATE THE LIMIT FROM ORDINARY FLOOD (LFOF). MNDWI NDWI AND AWEI WERE APPLIED ON TWO LANDSAT-8 IMAGES ONE IMAGE REPRESENTING THE FLOOD WITH RIVER LEVEL LIKE LFOF AND THE OTHER IMAGE REPRESENTING THE DRIEST PERIOD. THIS PROCESS WAS TAKEN TO DETERMINE WHICH INDEX DEMONSTRATED THE BEST RESULT FOR WATER DETECTION. WE USED THRESHOLD TECHNIQUE TO WATER EXTRACTION. THE MNDWI SHOWED THE HIGHEST ACCURACY KAPPA INDEX WAS GREATER THAN 0.9. A MULTITEMPORAL ANALYSIS OF RIVER DYNAMICS BETWEEN 2005 AND 2019 WAS ALSO PERFORMED USING LANDSAT IMAGES. TWO SENTINEL-1 IMAGES REPRESENTING THE MAXIMUM AND MINIMUM LEVEL OF THE RIVER BETWEEN 2016 AND 2017 WERE OBTAINED. THRESHOLD TECHNIQUE WAS APPLIED IN SENTINEL-1 IMAGES FOR OPEN WATER EXTRACTION. THE HIGHEST ACCURACY DEMONSTRATED BY KAPPA ON SENTINEL-1 IMAGES WAS 0.47. RIVER SIMULATIONS WERE PERFORMED IN HAND MODEL WHICH PRESENTED AN ACCURACY HIGHER THAN 96.67%.
Palavras Chave
LMEO
DETECÇĂO DE ÁGUA
ÁREAS INUNDÁVEIS
MÉDIO SĂO FRANCISCO
MNDWI
NDWI
AWEY
SENTINEL
LANDSAT
LANDSAT
HAND
MDE
Key Words
DEM
HAND
WETLANDS
WATER DETECTION
MÉDIO SĂO FRANCISCO
SENTINEL1
MNDWI
NDWI
AWEY
LANDSAT8
LANDSAT5
Tipo
MESTRADO
Universidade
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
Data
2019
Páginas
43
Localização
BCE.UNB.BR
Orientador
OSMAR ABILIO DE CARVALHO JUNIOR
Programa
GEOGRAFIA
Sigla Universidade
UNB
Área de Concentração
GESTĂO AMBIENTAL E TERRITORIAL
Língua
Português
email
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