Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/18196
Título: Deteção remota e geoprocessamento automático no estudo da evolução de margens estuarinas (Estuário do Tejo)
Autor: Amorim, Alexandra Isabel Neves
Orientador: Lira, Fátima Cristina Gomes Ponte
Freitas, Maria da Conceição Pombo de, 1961-
Palavras-chave: Deteção remota
Geprocessamento automático
Landsat
Estuário do Tejo
Restinga do Alfeite
Teses de mestrado - 2015
Data de Defesa: 2015
Resumo: Pretendeu-se com este trabalho criar um método de avaliação da evolução das morfologias e da ocupação de zonas marginais no Estuário do Tejo a mesoescala temporal, usando diferentes imagens de satélite do programa de observação terrestre Landsat e utilizando técnicas de processamento e análise de imagem em suporte SIG (Esri® ArcMapTM 10.1). As imagens Landsat compiladas (disponíveis gratuitamente em http://earthexplorer.usgs.gov/) abrangem o intervalo temporal de algumas décadas, suficientemente longo para o estudo da evolução deste tipo de elementos morfológicos, tendo sido selecionadas imagens das várias séries Landsat, entre as que combinam menor nebulosidade com menor altura de maré, de forma a exibirem a maior área possível de zona intertidal. Para a área de teste, a Restinga do Alfeite, foram consideradas as principais classes de ocupação marginal local: “água”; “duna, praia e banco arenoso”, constituída por areia; “raso de maré externo e canais principais”, constituída por areia siltosa; “raso de maré interno”, constituída por silte argiloso; “sapal”, constituída por vegetação halófita em substrato vasoso orgânico; “vegetação dunar/ transição/ artificial”, constituída por áreas antropizadas (moinhos de maré e respetivas caldeiras, estradas, antigas secas de bacalhau, parques de estacionamento e equipamentos militares), árvores e vegetação herbácea dunar. A atribuição das classes temáticas, definidas a priori aos diferentes níveis digitais (píxeis) da imagem, foi realizada usando o classificador estatístico assistido máxima verosimilhança, a partir do conhecimento prévio das assinaturas espectrais de cada classe de ocupação, definidas nas amostras de treino. O método foi validado por fotointerpretação de fotografia aérea, ortofotomapas e imagens Google EarthTM, utilizando-se ainda cartografia antiga e levantamento topográfico com equipamento DGPS. Foram desenvolvidos modelos semiautomáticos com a ferramenta Model Builder, inserida no programa SIG utilizado, de forma a automatizar os diferentes processos, repetindo-os para as diferentes datas. A vetorização das diferentes classes permitiu definir a evolução de superfície de cada classe de ocupação, permitindo caracterizar qualitativa e quantitativamente a evolução da restinga e sua envolvente. A comparação entre as imagens classificadas permitiu identificar uma ligeira rotação do banco arenoso no sentido sinistrogiro e uma pequena redução da área ocupada pela classe "duna, praia e banco arenoso", havendo poucas modificações nas classes "sapal" e "vegetação dunar/ transição/ artificial". A validação do modelo utilizado para a área de teste permitiu alargar o estudo a uma área mais abrangente, o estuário interior, aumentando-se também a quantidade de datas utilizadas na análise, embora com redução do número de classes, devido à maior complexidade do processo de classificação numa área mais extensa e com maior variabilidade de elementos morfológicos.
The intention of this work was to create a method for assessing the evolution of marginal areas and its morphologies and occupation, in a mesoscale temporal perspective, using GIS supported image processing and analysis techniques (Esri 10.1 ArcMapTM ®) in different satellite images from the Landsat Earth-observation program. These images (available for free download at http://earthexplorer.usgs.gov/) cover some decades, long enough to study the evolution of such morphologic elements. Images were selected from several Landsat series, among the ones which combined lower cloudiness with lower tidal height, so as to exhibit the largest possible area of intertidal zone. For the test area, the Alfeite spit, the main land cover classes of the estuary’s marginal zone were considered: “water”; “dune, beach and sandbanks” (sand); “external mudflat and main channels” (muddy sand); “internal mudflat” (mud); “salt-marsh” (halophytic vegetation on organic mud); “dune vegetation/ transition/ artificial” (anthropized areas like tidal mills and its reservoirs, roads, ancient cod drying plants, car parking or military equipment, trees and other dune vegetation). The assignment of thematic classes, defined a priori to the image’s different digital levels (pixels), was performed using the statistical maximum likelihood supervised classifier, from the prior knowledge of the spectral signature of each occupation class, defined by the training samples. The method was validated by photo-interpretation on aerial photography, orthophotomaps and Google Earth™ images, complemented with ancient maps and DGPS topographic survey. The Model Builder tool, from the GIS software, allowed the development of models to automate the different processes and repeat them for different dates. Vectoring of different classes allowed the definition of the evolution of each occupation class, allowing qualitative and quantitative characterization of the sand spit and its surroundings’ evolution. Comparison of categorized images shows a slight counter clock rotation of the sandbank and a slight reduction of the “dune, beach and sandbanks” area, with few changes in the “salt-marsh” and “dune vegetation/ transition/ artificial” classes. Validation of this model for the test area allowed the broadness of this study to a wider area (the inner estuary), broadening also the amount of dates compared. The number of classes was however reduced, due to the larger complexity of the classification process in a wider area, with greater variability of morphological elements.
Descrição: Tese de mestrado em Geologia do Ambiente, Riscos Geológicos e Ordenamento do Território, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015
URI: http://hdl.handle.net/10451/18196
Designação: Mestrado em Geologia do Ambiente
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