Avaliação da aerofotogrametria com drones no mapeamento da sensibilidade ambiental ao óleo em áreas costeiras: estudo de caso nos municípios de Caraguatatuba e Ubatuba (SP)
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Data
2021-04-15
Orientador
Reis, Fábio Augusto Gomes Vieira 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Rio Claro - IGCE - Geologia
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
As Cartas de Sensibilidade ao Óleo são documentos cartográficos de extrema importância para a identificação de ambientes costeiros sensíveis, onde é possível identificar quais tipos de ambientes necessitam de uma resposta imediata em caso de acidente, auxiliando no trabalho de prevenção e no trabalho de remediação. Estas cartas classificam os ambientes costeiros segundo uma escala numérica qualitativa, baseada nas características fisiográficas observadas através de vários métodos, sendo os mais efetivos a pesquisa de reconhecimento de campo e as análises de imagens de satélite e modelos tridimensionais do terreno. Entretanto, muitas áreas, são precárias quanto a acessibilidade, como costões rochosos e áreas de muita vegetação, e outras possuem algum grau de dificuldade na diferenciação de ambientes através de imagens de baixa resolução espacial como as áreas consideradas de alta sensibilidade que geralmente necessitam de um detalhamento mais aprofundado. O drone é uma tecnologia nova que vem sendo cada vez mais empregada em pesquisas em todo o mundo, pois se destaca em sua versatilidade, baixo custo de operação e boa logística de trabalho. Nesta perspectiva, os drones podem ser utilizados como um instrumento para auxiliar no mapeamento de ambientes litorâneos com o intuito de se elaborar as Cartas de Sensibilidade ao Óleo, sendo uma alternativa a análise remota tradicional através de imagens de satélite do Google Earth ou outras fontes. Através da obtenção de um pré mapeamento tradicional e o levantamento aerofotogramétrico com drones em áreas do município de Caraguatatuba e Ubatuba (SP) é possível verificar as vantagens e as limitações que este método traz em relação ao anterior através da análise comparativa entre as imagens tradicionais e as ortofotos e seus produtos de processamento no software Agisoft Metashape.
Resumo (inglês)
Oil Sensitivity Charts are cartographic documents of extreme importance in the identification of sensitive coastal environments. They support the recognition of the needs of a certain type of environment requires in case of oil spilis, thus assisting in the prevention and remediation of accidents. These charts classify coastal environments according to a qualitative numerical scale, based on physiographic features observed through various methods, the most effective of which are field recognition and analysis of satellite images and three-dimensional models. Many areas, however, are precarious in terms of accessibility, such as rocky shores and heavily vegetated areas, and others may have some degree of difficulty to differentiate environments through low-resolution images, such as areas of high sensitivity that generally demand to be detailed more profoundly. Drone is a new technology that is being used more and more in research worldwide, due to its versatility, low operating cost and good work logistics. In this perspective, drones could be used as an instrument to aid on the mapping of coastal environments to elaborate Oil Sensitivity Charts, being an alternative to the traditional remote analysis through satellite images from Google Earth or other sources. By obtaining both the traditional mapping on Google Earth and the aerophotogrametric survey by drone over small areas of the counties of Caraguatatuba and Ubatuba (SP) it is possible to verify the advantages and the limitations that this method has in relation to the anterior, by making a comparative analysis between the satellite images and the orthophotos and their processing products on the software Agisoft Metashape.
Descrição
Idioma
Português
