Ocorrência de Macrófitas Aquáticas no lado Brasileiro do Reservatório de Itaipu com o Uso de Imagens Sentinel-2a
As macrófitas aquáticas possuem grande amplitude ecológica e capacidade adaptativa. Devido a isso, algumas plantas são favorecidas por alterações ambientais ou desequilíbrios no corpo hídrico, este quadro faz com que algumas espécies formem densas populações em detrimento de outras, causando problem...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal de Uberlândia
2018-09-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Cartografia |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/45985 |
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| author | Cristiano Niederauer da Rosa Waterloo Pereira Filho Jean Ricardo Favaretto Ana Carolina Paim Benedetti |
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| description | As macrófitas aquáticas possuem grande amplitude ecológica e capacidade adaptativa. Devido a isso, algumas plantas são favorecidas por alterações ambientais ou desequilíbrios no corpo hídrico, este quadro faz com que algumas espécies formem densas populações em detrimento de outras, causando problemas para os usos da água. Com base no exposto, o presente trabalho tem por objetivo avaliar a capacidade do sensor MultiSpectral Instrument (MSI), a bordo do satélite Sentinel-2A, em identificar as áreas de ocorrências de macrófitas aquáticas emersas presentes no compartimento aquático do Rio São Francisco Verdadeiro (SFV) no reservatório Itaipu. Para isso, foram gerados mapas temáticos, a partir de três imagens MSI em uma análise temporal para um período de março a setembro de 2016, com as seguintes classes: Macrófita 1 (M1), Macrófita 2 (M2), Macrófita 3 (M3), Ãgua, Vegetação da Área de Preservação Permanente (APP) do reservatório, Solo Exposto, Vegetação rasteira (áreas cultivadas) e Construção/areia/asfalto. Nos resultados foi constatado que o algoritmo classificador supervisionado que apresentou melhor desempenho foi o Máxima verossimilhança (Kappa=0,884) com o conjunto de dados de entrada contendo as bandas 2, 3, 4, 8. A inclusão dos índices NDVI e NDWI além das bandas utilizadas não apresentou aumento no desempenho na discriminação das classes de macrófitas. A abordagem multitemporal permitiu constatar redução na classe M3 (175,74 ha) entre a cota normal e baixa. Por outro lado, na classe M2 constatou-se aumento de 81,87 ha neste mesmo período. As macrófitas emergentes enraizadas (M1) não apresentaram grandes oscilações quanto a área de ocorrência. Portanto, o sensor MSI consiste em uma alternativa válida para realizar mapeamento e identificação de macrófitas aquáticas no reservatório de ITAIPU-PR-Brasil. |
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