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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/6687
Título: 
Mapeamento do biovolume de plantas aquáticas submersas a partir de dados hidroacústicos e imagem multiespectral de alta resolução
Título alternativo: 
Mapping the bio-volume of submerged aquatic vegetation through hydro-acoustic data and high-resolution multi-spectral imaging
Autor(es): 
Instituição: 
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
ISSN: 
0100-8358
Resumo: 
  • As plantas aquáticas têm papel fundamental no equilíbrio dos ecossistemas, porém seu crescimento desequilibrado pode obstruir canais, represas e reservatórios e afetar múltiplos usos da água. em relação a plantas aquáticas submersas, a utilização de medidas de controle torna-se mais complexa, em face da dificuldade em mapear e quantificar volumetricamente as áreas colonizadas. Nessas situações, considera-se que o uso de dados hidroacústicos possibilite o mapeamento e a mensuração dessas áreas, auxiliando na elaboração de propostas de manejo sustentáveis desse tipo de vegetação aquática. Assim, o presente trabalho utilizou dados acústicos e a técnica de krigagem para realizar a inferência espacial do biovolume de plantas aquáticas submersas. Os dados foram obtidos em três levantamentos ecobatimétricos realizados em uma área de estudos localizada no rio Paraná, caracterizada por condições favoráveis para proliferação de vegetação aquática submersa e dificuldade de navegação. Para delimitar as áreas caracterizadas pela presença de plantas aquáticas submersas, utilizou-se uma imagem multiespectral de alta resolução espacial World View-2. O mapeamento do biovolume das plantas aquáticas submersas nas áreas de ocorrência do fenômeno foi realizado a partir da inferência do biovolume por krigagem e do fatiamento dos valores inferidos em intervalos de 15%. A partir do mapa gerado, foi possível identificar os locais de maior concentração de macrófitas submersas, com predominância de valores de biovolume entre 15-30% e 30-45%, confirmando a viabilidade da utilização da krigagem na inferência espacial do biovolume, a partir de medidas ecobatimétricas georreferenciadas e com o suporte de imagem de alta resolução espacial.
  • Aquatic plants play a key role in ecosystem balancing. However, their unbalanced growth can clog canals, dams, and reservoirs, affecting multiple uses of water. Control of submerged aquatic plants is a complex task due to the difficulty in volumetrically mapping and quantifying the colonized areas. In these cases, the use of hydro-acoustic data allows mapping and measuring these areas, helping formulate proposals for sustainable management of this type of aquatic vegetation. This study used the kriging technique and acoustic data to perform the spatial inference of the biovolume of submerged aquatic plants. The data was obtained from three echobathimetric surveys conducted in a Paraná River study area, characterized by the proliferation of submerged aquatic vegetation, hindering navigation. High spatial resolution multi-spectral imagery World View-2 was used to delimit the areas with submerged aquatic plants. The mapping of the bio-volume of submerged aquatic plants was conducted through the bio-volume inference using the Kriging technique and slicing of the inferred values at 15% intervals. The map generated allowed identifying the areas of highest concentration of submerged macrophytes, which predominantly presented bio-volume values between 15-30% and 30-45%. This confirms the feasibility of using the kriging technique for biovolume spatial inference through geo-referenced ecobathimetric measurements and the support of high spatial resolution imagery.
Data de publicação: 
1-Set-2012
Citação: 
Planta Daninha. Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas , v. 30, n. 3, p. 525-539, 2012.
Duração: 
525-539
Publicador: 
Sociedade Brasileira da Ciência das Plantas Daninhas
Palavras-chaves: 
  • sensoriamento remoto acústico
  • inferência por krigagem
  • espacialização do biovolume
  • imagem de alta resolução
  • acoustic remote sensing
  • inference by Kriging
  • bio-volume spatial distribution
  • high-resolution imagery
Fonte: 
http://dx.doi.org/10.1590/S0100-83582012000300008
Endereço permanente: 
http://hdl.handle.net/11449/6687
Direitos de acesso: 
Acesso aberto
Tipo: 
outro
Fonte completa:
http://repositorio.unesp.br/handle/11449/6687
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