Navegando por Autor "Albuquerque, Renata Costa Leite de"
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Dissertação Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, RN(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2004-10-14) Albuquerque, Renata Costa Leite de; Amaro, Venerando Eustáquio; Vital, Helenice; http://lattes.cnpq.br/3595069999049968; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783253A6; http://lattes.cnpq.br/8741052027495518Objetiva o estabelecimento de uma metodologia para monitoramento de derramamento de óleo no mar, na Área de Exploração Submersa do Pólo de Guamaré, no Estado do Rio Grande do Norte, utilizando imagens orbitais de radares de abertura sintética (SAR) integradas aos produtos meteoceanográficos. A aplicação do modelo metodológico foi composto pelas seguintes etapas: (1) a criação de um mapa base da Área de Exploração; (2) o processamento de imagens NOAA/AVHRR e ERS-2 para geração de produtos meteoceanográficos; (3) o processamento de imagens RADARSAT-1 para monitoramento das manchas de óleo; (4) a integração da imagem RADARSAT-1 com os produtos de imagens NOAA/AVHRR e ERS-2; e (5) a estruturação de um banco de dados. A Integração da imagem RADARSAT-1 da Bacia Potiguar do dia 21.05.99 com o mapa base da área de Exploração do Pólo de Guamaré para a identificação das prováveis fontes das manchas de óleo, foi utilizada com sucesso na detecção da provável mancha de óleo detectada próxima à saída do emissário submarino na Área de Exploração do Pólo de Guamaré. Para subsidiar a integração da imagem RADARSAT-1 com os produtos de imagens NOAA/AVHRR e ERS-2, desenvolveu-se uma metodologia para a classificação das manchas de óleo identificadas em imagens RADARSAT-1. Nesta metodologia, testou-se os seguintes algorítmos de classificação não-supervisionada: K-means, Fuzzy k-means e Isodata, que são parte integrante do software PCI Geomatics, o qual foi utilizado para a filtragem das imagens RADARSAT-1. Para a avaliação dos resultados, as manchas de óleo submetidas à classificação não-supervisionada foram comparadas aos resultados do Classificador Textural por Semivariograma (STC), o qual foi desenvolvido especificamente para esta finalidade e requer a utilização do software PCI Geomatics para efetuar parte do processamento das imagens RADARSAT-1. Por fim, os resultados das classificações foram analisados através de Análise Visual; Cálculo de Proporcionalidade de Grandezas e Análise Estatística. Dentre os três algoritmos de classificação testados não houve significantes alterações em relação as manchas classificadas pelo STC, em nenhuma das análises efetuadas. Os procedimentos adotados demonstraram que a metodologia descrita aqui poderá ser aplicada com sucesso, utilizando os classificadores não supervisionados testados, o que acarretaria em diminuição de tempo no processo de identificação e classificação de manchas de óleo, em comparação à utilização do classificador STC