Sensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)

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dc.contributor.advisorTognella, Mônica Maria Pereira
dc.contributor.refereeCoelho, Andre Luiz Nascentes
dc.contributor.refereeBarroso, Gilberto Fonseca
dc.contributor.refereeImai, Nilton Nobuhiro
dc.contributor.refereeQuaresma, Valéria da Silva
dc.date.accessioned2018-12-20T13:34:28Z
dc.date.available2018-12-20
dc.date.available2018-12-20T13:34:28Z
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/10665
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.courseDoutorado em Oceanografia Ambientalpor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Oceanografia Ambientalpor
dc.subject.br-rjbnSensoriamento remotopor
dc.subject.br-rjbnFotogrametria aéreapor
dc.subject.br-rjbnManguezais - Vitória, Baía de (ES)por
dc.subject.br-rjbnDronepor
dc.subject.cnpqCiências Ambientaispor
dc.subject.udc55
dc.titleSensoriamento remoto por meio de aeronave remotamente pilotada para estudo do manguezal da baía de Vitória (ES)por
dc.typedoctoralThesiseng
dcterms.abstractO ecossistema manguezal fornece vários serviços ecológicos e econômicos, mas estão entre os ecossistemas mais ameaçados e vulneráveis do mundo. Eles se tornaram foco da atenção no contexto das atuais mudanças climáticas e discussões dos serviços fornecidos por esse ecossistema, como o sequestro de carbono. Neste contexto, o sensoriamento remoto é uma importante ferramenta para detectar, identificar, mapear e monitorar o ecossistema manguezal. É possível obter informações como a densidade e altura das árvores, a dominância de espécies, avaliar processos erosivos, estudar a dinâmica populacional da vegetação, cálculo de biomassa, entre outros estudos. Tais estudos podem ser baseados em diferentes sensores, como fotografia aérea, imagens ópticas de alta e média resolução, dados hiperespectrais e dados de microondas ativos (SAR). A aquisição de dados por meio de sensores orbitais possui algumas lacunas como tempo de revisita e resolução espacial. Já os sensores ópticos multiespectrais de alta resolução espacial embarcados em uma Aeronave Remotamente Pilotada (RPA) é uma tecnologia promissora para o mapeamento detalhado de ecossistemas costeiros embora o processo de calibração radiométrica ainda seja desafiador. Nesta pesquisa utilizou-se ortomosaicos obtidos por uma RPA para análise multiespectral do manguezal da Baía de Vitória e realizou-se análise hiperespectral foliar de três espécies de mangue; R. mangle, L. racemosa e A. schaueriana por meio de espectrorradiometria em laboratório.por
dcterms.abstractThe mangrove ecosystem provides several ecological and economic services, but they are among the most threatened and vulnerable ecosystems in the world. They have become the focus of attention in the context of current climate change and discussions of the services provided by this ecosystem, such as carbon sequestration. In this context, remote sensing is an important tool to detect, identify, map and monitor the mangrove ecosystem. It is possible to obtain information such as tree density and height, species dominance, evaluate erosive processes, study the population dynamics of the vegetation, biomass calculation, among other studies. Such studies may be based on different sensors, such as aerial photography, high and medium resolution optical images, hyperspectral data and active microwave data (SAR). The acquisition of data through orbital sensors has some gaps such as revisiting time and spatial resolution. On the other hand, the high-resolution multispectral optical sensors on-board in a Unmanned Aerial Vehicles (UAV) is a promising technology for the detailed mapping of coastal ecosystems although the radiometric calibration process is still challenging. In this research we used ortomosaics obtained by an UAV for the multispectral analysis of the mangrove of Vitória Bay and we carried out hyperspectral analysis of three mangrove species; R. mangle, L. racemosa and A. schaueriana by means of spectroradiometry in the laboratory.eng
dcterms.creatorSilva, Elizabeth Dell’ Orto e
dcterms.formattexteng
dcterms.issued2018-10-03
dcterms.languageporeng
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