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dc.contributor.advisorBremer, Ulisses Franzpt_BR
dc.contributor.authorRosa, Cristiano Niederauer dapt_BR
dc.date.accessioned2021-03-23T04:22:26Zpt_BR
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/219182pt_BR
dc.description.abstractO estudo teve como objetivo caracterizar e analisar distintas espécies de musgos, liquens e propriedades opticamente ativas de água doce em áreas livres de gelo nas Ilhas Shetland do Sul, Antártica,com o emprego de recursos de sensoriamento remoto. Naquela região, as mudanças na temperatura do ar e nas taxas de precipitação sofrem alterações rapidamente. Devido às dificuldades de acesso às ilhas, o sensoriamento remoto apresenta-se como uma alternativa importante, principalmente com o emprego de sensores remotos ativos como o SAR (Synthetic Aperture RADAR -Radio Detection and Ranging) e passivos como as câmeras hiperespectrais, multiespectrais embarcadas em Veículos Aéreos não Tripulados (VANTs) e imagens de satélites. Neste contexto, verificou-se especificamente, o potencial do sensoriamento remoto na caracterização e análise de distintas espécies de musgos, liquens e propriedades opticamente ativas de água doce em áreas livres de gelo. A metodologia empregada considerou aplicações de sensores SAR e ópticos. Sobre asimagens do SAR aplicou-se limiares que possibilitaram a detecção do estado físico da água dos lagos na região de estudo. No que se refere aos sensores ópticos, foram coletados dados in situpara identificar o padrão espectral das águas e vegetação encontrados em Ponta Harmony, ilha Nelson. Na ocasião também se coletou amostras de água, conduzidas aolaboratório para realização de análises limnológicas. Subsequentemente, o resultado de tais análises foi relacionado com o estudo do padrão espectral do ponto amostral. Sobre o padrão espectral das diferentes espécies de musgos, liquens e alga encontrados, foram realizadas análises comparativas entre suas respostas bem como algumas análises estatísticas sobre alguns índices de vegetação simulados para diferentessensores a partir dos dados in situ. Os resultados encontrados na definição do estado físico da água do lago foram de maiores que -14 dB para água congelada, entre -14 a -17 dB para superfície com até 60% de sua área congelada, e menores que -17 dB para água livre de gelo. A análise temporal revelou que os lagos iniciam o degelo em outubro, tornam-se completamente descongelados em fevereiro e retornam a congelar em março. Os dados limnológicos demonstraram uma natureza ultraoligotrófica/oligotrófica e padrão espectral com forte influência das características bentônicas do lago. Entre as espécies de musgo apenas o padrão espectral da Andreaea gainiinão foi distinguível dos liquens. Os sensores simulados a partir dos espectros de campo indicaram maior capacidade de diferenciação entre espécies para aqueles com maior número de faixas espectrais na região do Infravermelho, como no caso do MultiSpectral Instrument(MSI)e RedEdge-MX Dual Camera Imaging System. De modo geral conclui-se que dentre as imagens disponibilizadas gratuitamente para os usuários brasileiros a constelação de satélites Sentinel é a mais adequada para a caracterização de lagos e vegetação na Antártica. Visando uma caracterização mais precisa da vegetação antártica recomenda-se o emprego de sensores embarcados em VANTs, sendo que entre os simulados o RedEdge-MX Dual Camera ImagingSystem mostrou-se mais promissor. Os dados limnológicos não possibilitaram o estudo de constituintes opticamente ativas, fato que impossibilitou a aplicação do sensoriamento remoto com esta finalidade. No entanto, são encontrados resultados promissores na identificação da comunidade bentônica de lagos da região desde que com profundidades inferiores a 1,50 m.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectVegetaçãopt_BR
dc.subjectMusgopt_BR
dc.subjectLíquenspt_BR
dc.subjectAntárticapt_BR
dc.titleCaracterização de lagos e vegetação nas ilhas Shetland do Sul, Antártica a partir de dados de sensoriamento remotopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor-coPereira Filho, Waterloopt_BR
dc.identifier.nrb001123681pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2021.pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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