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Tese em Português | VETTESES | ID: vtt-218912

Resumo

As macrófitas aquáticas desempenham função importante no ecossistema aquático, no sentido de fornecer alimento e habitat a vários organismos e sua ocorrência apresenta relação direta com as características limnológicas. Assim o monitoramento da distribuição das espécies de macrófitas aquáticas em rios e lagos pode elucidar uma miríade de características importantes para o ambiente aquático. Entretanto, a coleta dos dados demanda uma variedade de recursos e o trabalho de campo por si só pode não ser capaz de fornecer dados suficientes para um monitoramento mais adequado. O uso do sensoriamento remoto possui potencial para superar as limitações dos métodos tradicionais de amostragem. Veículos aéreos não tripulados (VANTs) combinam várias vantagens do imageamento espacial (Satélites) e do imageamento aéreo por veículos tripulados. Sua alta flexibilidade temporal permite ao usuário realizar a coleta das imagens em um curto período, no momento desejado, além de responder rapidamente às condições meteorológicas ou de logística. Os objetivos deste trabalho foram sugerir uma metodologia para a observação de assembleias de macrófitas aquáticas através de imagens de alta resolução obtidas por um VANT e observar se as imagens obtidas possuem acurácia visual suficiente para um interpretador humano reconhecer as plantas ao nível de espécie. O método foi desenvolvido na bacia do rio Itanhaem, litoral sul do Estado de São Paulo. Uma área do Rio Preto com cerca de 10 hectares foi monitorada com um VANT, equipado com um sensor RGB, a 75 m de altura. Com as imagens obtidas nós elaboramos um mapa da área. Embora seja possível diferenciar os padrões de coloração e textura da imagem que correspondem a determinado conjunto de espécies de macrófitas, a resolução ficou abaixo do necessário para identificarmos visualmente todas as espécies pelo mapa. Planejamos outro monitoramento a fim de aumentar a resolução das imagens, através de seleção de pontos de amostragem. Assim, o VANT obteve uma imagem de cada ponto a cerca de 2,5 m de altura. Com estas imagens nós identificamos visualmente as espécies de macrófitas que ocorrem simultaneamente em cada ponto de amostragem. Esta metodologia permitiu mapear uma área e reconhecer as espécies de macrófitas aquáticas, pois o campo de visão do monitoramento foi estendido, permitindo visualizar áreas que utilizando somente a embarcação não era possível de ser amostrada.


The aquatic macrophyte perform an important role in the aquatic ecosystem, in the sense of providing food and habitat to several organisms and its occurrence presents direct relation to the limnologic features. Thus, the monitoring of the macrophyte species distribution in rivers and lakes may clarify a plethora of important features of the aquatic environment. However, data sampling requires many resources, and the field survey alone may not be able to provide enough data to a more adequate survey. The employment of remote sensing presents the potential to overcome limitations of the traditional sampling methods. Unmanned Aircraft Systems (UAS) combine the advantages of space imaging (satellite) and airborne imaging with manned aircrafts. Its high temporal flexibility allows the user to perform the image sampling in a short period, at the desired moment, besides its quick response to weather or logistic conditions. The aims of the present research were to suggest a method for the observation of macrophyte assemblages through high-resolution images obtained by a UAS and to observe if a human interpreter can recognize plant species with visual accuracy. The method was developed in the Itanhaem river basin, southern coast of the Sao Paulo State. A 10-hectares area in the Preto river was monitored by a UAS, equipped with a RGB sensor, at 75 meters high. We elaborated a map containing the area with the images obtained by the sensor. Although we could identify the patterns of color and texture in the images which corresponds to a particular assemblage of macrophyte species, the map resolution was lower than the necessary to correctly identify the macrophyte species. We planned another monitoring in order to increase the image resolution, with the selection of sampling points. Thus, the UAS obtained an image at 2.5 meter high. With these images we identify visually the macrophyte species which occur simultaneously in each sampling point. The present method allowed to map an area and recognize the aquatic macrophyte species, for the field of vision of the monitoring was extended, since the areas which were not accessible from the boat could be sampled.

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