Abstract:The application of orbital sensors to identify and delineate water bodies was evaluated in this study. Reference aerial photos were used to measure the surface area of three water bodies in São Gabriel do Oeste, MS, Brazil and assess seven sensors commonly used in environmental studies: ALOS-AVNIR, CBERS 2B-CCD, CBERS 2B-HRC, IRS P6-LISS3, LANDSAT-TM, LANDSAT-ETM+, and LANDSAT-OLI. The images were analyzed with the near infrared (NIR) band, and digital processing techniques including image fusion (spatial enhancement), false-color composition, and pre-processed radiometric correction were applied to some sensors. Image fusion and radiometric correction were applied to three sensors; only color composition was not conducted on the HRC sensor. In all water bodies analyzed, images from the CCD sensor showed the greatest values of imprecision, reaching 192% for Water Body #3 without digital processing. Considering the spectral properties of the NIR band, we expected more precise data from the analyses using this spectral range. However, color composite analyses obtained greater percent precision compared with analyses that only used the NIR band.Keywords: Geotechnology; Aerial photos; Remote sensing. Resumo:A aplicação dos sensores remotos orbitais para identificação e delineamento de corpos d'água foi avaliado neste estudo. Para isto, foram utilizadas fotos aéreas como referência para obtenção de área de três corpos d'água em São Gabriel do Oeste, MS-Brasil, sendo analisados sete sensores comumente aplicados em estudos ambientais: ALOS-AVNIR; CBERS 2B-CCD; CBERS 2B-HRC; IRS P6-LISS3; LANDSAT-TM; LANDSAT-ETM+ e LANDSAT-OLI. As imagens foram analisadas com a banda do Infravermelho Próximo, além disso, técnicas de processamento digital foram aplicadas em alguns sensores. As técnicas de processamento digital utilizadas foram à fusão de imagens, a composição falsa-cor e a correção radiométrica (pré-processamento), sendo a fusão e a correção radiométrica aplicadas em três sensores. A composição colorida só não foi realizada no sensor HRC. Dos corpos d'água analisados, as imagens do sensor CCD foram as que apresentaram maior valor de imprecisão, chegando a um valor de 192% para o corpo d'água #3 na imagem CCD sem processamento digital. Considerando as propriedades da banda espectral infravermelho próximo, esperavam-se dados mais precisos das análises feitas com a mesma. Entretanto, as análises feitas em composição colorida obtiveram melhores percentuais de precisão do que as analisadas somente com a banda do infravermelho próximo.
A limnologia aplicada a pesquisas em áreas inundáveis vem crescendo no Brasil. Nesse sentido, esta pesquisa buscou associar dados de sensoriamento remoto e variáveis limnológicas obtidas em campo para distinguir as lagoas no Pantanal da Nhecolândia, região a qual apresenta um sistema lacustre vasto e variado, com lagoas do tipo baías e salinas. Foram coletadas 32 amostras distribuídas em 31 lagoas e um ponto no Rio Negro, ao longo de duas campanhas de campo realizadas em agosto/2012 e setembro/2013, no período de seca do Pantanal. As variáveis estudadas foram: salinidade total (PPT), pH, alcalinidade e dureza. Para a diferenciação das lagoas em baías e salinas, gerouse um banco de dados em ambiente SIG (sistemas de informações geográficas), onde foram associadas as variáveis limnológicas obtidas à imagem do satélite ALOS, sensor AVNIR-2 (IBGE, 2008), na composição falsa-cor R4G2B3. Como resultados, das lagoas amostradas, 20 foram classificadas em baías e 11 em salinas. A utilização das imagens ALOS AVNIR-2 mostraram-se importantes para estudos relacionados à biodiversidade e conservação do Pantanal, por permitirem diferenciar sistemas lacustres no Pantanal e otimizar os trabalhos de campo, que costumam ser dispendiosos em termos de tempo e recursos financeiros. Palavras-chave: sensoriamento remoto; baía; salina; limnologia AbstractThe limnology applied to researches in flooding areas is growing in Brazil. Thus, this research aimed to associate remote sensing data and liminological variables obtained in field to distinguish the ponds in the Nhecolândia region in Pantanal, which presents a wide and varied lacustrine system with freshwater and salt ponds. 32 samples were collected, 31 in ponds and 1 in a spot on the Rio Negro, during two field campaigns conducted in August/2012 and September/2013 in the dry season in Pantanal. The studied variables were: Total salinity, Hydrogen Potential, alkalinity and hardness. For the differentiation of ponds in freshwater and salt, a database in GIS (geographic information systems) was generated, which were associated with the limnological variables obtained by satellite image ALOS, AVNIR-2 sensor (IBGE, 2008), false-color composition R4G2B3. As a result, of sampled ponds, 20 were classified as freshwater and 11 in salt. The use of ALOS-2 AVNIR images shown to be important for studies related to biodiversity and conservation of the Pantanal, for allowing to differentiate lake systems in the Pantanal and optimize field works, which are often costly in terms of time and financial resources.
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