Mapeamento de ambientes costeiros tropicais (Golfão Maranhense, Brasil) utilizando imagens de sensores remotos orbitais

Este trabalho apresenta os resultados do reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros da região do Golfão Maranhense, Brasil, utilizando uma abordagem metodológica que incluiu: (a) análise integrada com base no processamento digital de imagens, ópticas Landsat-4 TM e SPOT-2 HRV, de imagens SAR (Synthetic Aperture Radar) do RADARSAT-1, e dados de elevação da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission); (b) sistema de informações geográficas; e (c) levantamentos de campo relativos à geomorfologia, topografia e sedimentologia. Os ambientes costeiros, assim mapeados foram agrupados em quatro setores: Setor 1, com pântanos salinos, pântanos de água doce, lagos intermitentes e canal estuarino; Setor 2, abrangendo tabuleiro costeiro, planície de maré lamosa, planície fluvial, planície de maré arenosa, praias de macromaré, área construída e lagos artificiais; Setor 3, com manguezal, paleodunas e planície de maré mista; e Setor 4, constituído por dunas móveis. Além disso, foram também reconhecidos lagos perenes, deltas de maré vazante e planícies de supramaré arenosas. O processamento digital e a análise visual das imagens de sensores remotos orbitais, associados ao uso de sistemas de informações geográficas, mostraram-se eficazes no mapeamento de zonas costeiras tropicais, possibilitando a geração de produtos com boa acurácia e precisão cartográfica.

Reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros para geração de mapas de ISA ao derramamento de óleo, Amazônia oriental

Acidentes relacionados ao transporte de petróleo constituem uma ameaça às zonas costeiras de todo o mundo, pois se trata de um evento ecologicamente desastroso podendo causar sérios danos ao meio ambiente. Na costa nordeste do Pará ocorre intenso fluxo de navios e balsas transportando petróleo e derivados, daí a necessidade de estabelecer estratégias de prevenção e gestão dos impactos ambientais ao derrame de óleo para elaboração de planos de emergência. O objetivo deste trabalho é gerar o mapa dos ambientes costeiros e o mapa de índice de sensibilidade ambiental ao derrame de óleo dos ambientes costeiros de uma porção da costa nordeste do Pará. A metodologia consistiu no processamento digital de imagens Landsat ETM+7, associadas aos dados do MDE do SRTM (shuttle radar topography mission) e aos dados de campo, em ambiente de SIG (sistema de informação geográfica). Os resultados permitiram o reconhecimento e a descrição de cinco unidades geomorfológicas e de ambientes sedimentares; identificação e hierarquização de nove índices de sensibilidade ambiental (ISA); além da geração do mapa de índice de sensibilidade ambiental ao derramamento de óleo. As técnicas de sensoriamento remoto e SIG mostraram ser importantes ferramentas no reconhecimento dos ambientes costeiros e geração dos mapas propostos.

Mapeamento dos parâmetros florísticos e estruturais de floresta de mangue com dados LIDAR e SRTM

Este estudo apresenta a estimativa dos parâmetros florísticos e estruturais (determinação da espécie, altura, diâmetro a altura do Peito - DAP e biomassa) do mangue a partir de informações da superfície adquiridas remotamente com os sensores Laser Detection and Range (LIDAR), Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) e ortofotos na Ilha dos Guarás, conjunto de arquipélagos localizado a 30 km da desembocadura do rio amazonas. Para esse trabalho foram utilizadas informações do SRTM, LIDAR e fotografias aéreas processadas e ortorretificadas durante dois sobrevôos realizados entre o mês de julho e agosto de 2011. Com a ortofoto foi feito o mapa do reconhecimento de unidades geobotânicas que delimitou apenas a classe mangue. Em seguida, foi realizada a correção da altura elipsoidal para a altura ortométrica, onde a nuvem de pontos foi interpolada pelo método vizinho mais próximo, gerando Modelo Digital de Elevação (MDE) LIDAR (full points) com RMSE de 0,88 cm e por meio de uma linguagem macro foi estatisticamente separadas as informações do último pulso da superfície, conhecido também por ground points. Em seguida, os dados foram interpolados pelo método de krigeagem que gerou o valor de Modelo Digital de Superfície (MDS), o qual foi subtraído do MDE. Com base no Modelo Digital de Vegetação (MDV) foram definidos os sítios de coleta e selecionadas as árvores ascendentes, intermediárias e emergentes, porte no qual foi medido o DAP e altura. No total foram coletadas 212 amostras individuais de mangue e para assegurar o nível de acurácia do conjunto coletado, foi realizado o cálculo de RMSE entre as alturas do LIDAR e Campo, que resultou em RMSE= 1,10 m. Os modelos escolhidos para calibração LIDAR e altura de campo foi do tipo linear, com R² = 91% e RMSE= 0,98 cm e para calibração da DAP e altura de campo foi escolhido o modelo Logarítmico R² = 74,1%. Nos resultados da calibração do SRTM o modelo logarítmico também foi o mais adequado para a relação entre altura média e SRTM com R² = 91% e RMSE de 2,2 m e DAP Médio e SRTM, com R² = 88% e RMSE 2,2 cm. A partir de um inventário foi realizada a estimativa da biomassa por espécie por meio das equações alométricas de Fromard e posteriormente os resultados foram espacializados em forma de mapas com alto nível de detalhamento oriundo das informações LIDAR e SRTM corrigido e ortofotos.