Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Albuquerque, Renata Costa Leite de
Orientador(a): Amaro, Venerando Eustáquio
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Geodinâmica e Geofísica
Departamento: Geodinâmica; Geofísica
País: BR
Palavras-chave em Português:
SAR
Palavras-chave em Inglês:
SAR
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18786
Resumo: Objective to establish a methodology for the oil spill monitoring on the sea surface, located at the Submerged Exploration Area of the Polo Region of Guamaré, in the State of Rio Grande do Norte, using orbital images of Synthetic Aperture Radar (SAR integrated with meteoceanographycs products. This methodology was applied in the following stages: (1) the creation of a base map of the Exploration Area; (2) the processing of NOAA/AVHRR and ERS-2 images for generation of meteoceanographycs products; (3) the processing of RADARSAT-1 images for monitoring of oil spills; (4) the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products; and (5) the structuring of a data base. The Integration of RADARSAT-1 image of the Potiguar Basin of day 21.05.99 with the base map of the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré for the identification of the probable sources of the oil spots, was used successfully in the detention of the probable spot of oil detected next to the exit to the submarine emissary in the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré. To support the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products, a methodology was developed for the classification of oil spills identified by RADARSAT-1 images. For this, the following algorithms of classification not supervised were tested: K-means, Fuzzy k-means and Isodata. These algorithms are part of the PCI Geomatics software, which was used for the filtering of RADARSAT-1 images. For validation of the results, the oil spills submitted to the unsupervised classification were compared to the results of the Semivariogram Textural Classifier (STC). The mentioned classifier was developed especially for oil spill classification purposes and requires PCI software for the whole processing of RADARSAT-1 images. After all, the results of the classifications were analyzed through Visual Analysis; Calculation of Proportionality of Largeness and Analysis Statistics. Amongst the three algorithms of classifications tested, it was noted that there were no significant alterations in relation to the spills classified with the STC, in all of the analyses taken into consideration. Therefore, considering all the procedures, it has been shown that the described methodology can be successfully applied using the unsupervised classifiers tested, resulting in a decrease of time in the identification and classification processing of oil spills, if compared with the utilization of the STC classifier
id UFRN_a834148d1025d071b58e505d39380b54
oai_identifier_str oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/18786
network_acronym_str UFRN
network_name_str Repositório Institucional da UFRN
repository_id_str
spelling Albuquerque, Renata Costa Leite dehttp://lattes.cnpq.br/8741052027495518http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783253A6Vital, Helenicehttp://lattes.cnpq.br/3595069999049968Amaro, Venerando Eustáquio2015-03-13T17:08:24Z2007-07-252015-03-13T17:08:24Z2004-10-14ALBUQUERQUE, Renata Costa Leite de. Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.. 2004. 69 f. Dissertação (Mestrado em Geodinâmica; Geofísica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2004.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18786Objective to establish a methodology for the oil spill monitoring on the sea surface, located at the Submerged Exploration Area of the Polo Region of Guamaré, in the State of Rio Grande do Norte, using orbital images of Synthetic Aperture Radar (SAR integrated with meteoceanographycs products. This methodology was applied in the following stages: (1) the creation of a base map of the Exploration Area; (2) the processing of NOAA/AVHRR and ERS-2 images for generation of meteoceanographycs products; (3) the processing of RADARSAT-1 images for monitoring of oil spills; (4) the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products; and (5) the structuring of a data base. The Integration of RADARSAT-1 image of the Potiguar Basin of day 21.05.99 with the base map of the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré for the identification of the probable sources of the oil spots, was used successfully in the detention of the probable spot of oil detected next to the exit to the submarine emissary in the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré. To support the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products, a methodology was developed for the classification of oil spills identified by RADARSAT-1 images. For this, the following algorithms of classification not supervised were tested: K-means, Fuzzy k-means and Isodata. These algorithms are part of the PCI Geomatics software, which was used for the filtering of RADARSAT-1 images. For validation of the results, the oil spills submitted to the unsupervised classification were compared to the results of the Semivariogram Textural Classifier (STC). The mentioned classifier was developed especially for oil spill classification purposes and requires PCI software for the whole processing of RADARSAT-1 images. After all, the results of the classifications were analyzed through Visual Analysis; Calculation of Proportionality of Largeness and Analysis Statistics. Amongst the three algorithms of classifications tested, it was noted that there were no significant alterations in relation to the spills classified with the STC, in all of the analyses taken into consideration. Therefore, considering all the procedures, it has been shown that the described methodology can be successfully applied using the unsupervised classifiers tested, resulting in a decrease of time in the identification and classification processing of oil spills, if compared with the utilization of the STC classifierObjetiva o estabelecimento de uma metodologia para monitoramento de derramamento de óleo no mar, na Área de Exploração Submersa do Pólo de Guamaré, no Estado do Rio Grande do Norte, utilizando imagens orbitais de radares de abertura sintética (SAR) integradas aos produtos meteoceanográficos. A aplicação do modelo metodológico foi composto pelas seguintes etapas: (1) a criação de um mapa base da Área de Exploração; (2) o processamento de imagens NOAA/AVHRR e ERS-2 para geração de produtos meteoceanográficos; (3) o processamento de imagens RADARSAT-1 para monitoramento das manchas de óleo; (4) a integração da imagem RADARSAT-1 com os produtos de imagens NOAA/AVHRR e ERS-2; e (5) a estruturação de um banco de dados. A Integração da imagem RADARSAT-1 da Bacia Potiguar do dia 21.05.99 com o mapa base da área de Exploração do Pólo de Guamaré para a identificação das prováveis fontes das manchas de óleo, foi utilizada com sucesso na detecção da provável mancha de óleo detectada próxima à saída do emissário submarino na Área de Exploração do Pólo de Guamaré. Para subsidiar a integração da imagem RADARSAT-1 com os produtos de imagens NOAA/AVHRR e ERS-2, desenvolveu-se uma metodologia para a classificação das manchas de óleo identificadas em imagens RADARSAT-1. Nesta metodologia, testou-se os seguintes algorítmos de classificação não-supervisionada: K-means, Fuzzy k-means e Isodata, que são parte integrante do software PCI Geomatics, o qual foi utilizado para a filtragem das imagens RADARSAT-1. Para a avaliação dos resultados, as manchas de óleo submetidas à classificação não-supervisionada foram comparadas aos resultados do Classificador Textural por Semivariograma (STC), o qual foi desenvolvido especificamente para esta finalidade e requer a utilização do software PCI Geomatics para efetuar parte do processamento das imagens RADARSAT-1. Por fim, os resultados das classificações foram analisados através de Análise Visual; Cálculo de Proporcionalidade de Grandezas e Análise Estatística. Dentre os três algoritmos de classificação testados não houve significantes alterações em relação as manchas classificadas pelo STC, em nenhuma das análises efetuadas. Os procedimentos adotados demonstraram que a metodologia descrita aqui poderá ser aplicada com sucesso, utilizando os classificadores não supervisionados testados, o que acarretaria em diminuição de tempo no processo de identificação e classificação de manchas de óleo, em comparação à utilização do classificador STCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Geodinâmica e GeofísicaUFRNBRGeodinâmica; GeofísicaMeio AmbientePetróleoóleo e GásMancha de óleo no marSARMarine oil spillSARCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTOAplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALRenataCLA.pdfapplication/pdf1406363https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18786/1/RenataCLA.pdfc23d0993b7ed86a192397c6e7f6d9580MD51TEXTRenataCLA.pdf.txtRenataCLA.pdf.txtExtracted texttext/plain113902https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18786/6/RenataCLA.pdf.txt90e69098edaf35a274451e3f760ec090MD56THUMBNAILRenataCLA.pdf.jpgRenataCLA.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3269https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18786/7/RenataCLA.pdf.jpgf47b623eee66fbf81d47af5e1143030eMD57123456789/187862017-11-02 17:19:16.799oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/18786Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T20:19:16Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
dc.title.por.fl_str_mv Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
title Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
spellingShingle Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
Albuquerque, Renata Costa Leite de
Meio Ambiente
Petróleo
óleo e Gás
Mancha de óleo no mar
SAR
Marine oil spill
SAR
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO
title_short Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
title_full Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
title_fullStr Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
title_full_unstemmed Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
title_sort Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.
author Albuquerque, Renata Costa Leite de
author_facet Albuquerque, Renata Costa Leite de
author_role author
dc.contributor.authorID.por.fl_str_mv
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8741052027495518
dc.contributor.advisorID.por.fl_str_mv
dc.contributor.advisorLattes.por.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783253A6
dc.contributor.advisor-co1ID.por.fl_str_mv
dc.contributor.author.fl_str_mv Albuquerque, Renata Costa Leite de
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Vital, Helenice
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3595069999049968
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Amaro, Venerando Eustáquio
contributor_str_mv Vital, Helenice
Amaro, Venerando Eustáquio
dc.subject.por.fl_str_mv Meio Ambiente
Petróleo
óleo e Gás
Mancha de óleo no mar
SAR
topic Meio Ambiente
Petróleo
óleo e Gás
Mancha de óleo no mar
SAR
Marine oil spill
SAR
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO
dc.subject.eng.fl_str_mv Marine oil spill
SAR
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO
description Objective to establish a methodology for the oil spill monitoring on the sea surface, located at the Submerged Exploration Area of the Polo Region of Guamaré, in the State of Rio Grande do Norte, using orbital images of Synthetic Aperture Radar (SAR integrated with meteoceanographycs products. This methodology was applied in the following stages: (1) the creation of a base map of the Exploration Area; (2) the processing of NOAA/AVHRR and ERS-2 images for generation of meteoceanographycs products; (3) the processing of RADARSAT-1 images for monitoring of oil spills; (4) the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products; and (5) the structuring of a data base. The Integration of RADARSAT-1 image of the Potiguar Basin of day 21.05.99 with the base map of the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré for the identification of the probable sources of the oil spots, was used successfully in the detention of the probable spot of oil detected next to the exit to the submarine emissary in the Exploration Area of the Polo Region of Guamaré. To support the integration of RADARSAT-1 images with NOAA/AVHRR and ERS-2 image products, a methodology was developed for the classification of oil spills identified by RADARSAT-1 images. For this, the following algorithms of classification not supervised were tested: K-means, Fuzzy k-means and Isodata. These algorithms are part of the PCI Geomatics software, which was used for the filtering of RADARSAT-1 images. For validation of the results, the oil spills submitted to the unsupervised classification were compared to the results of the Semivariogram Textural Classifier (STC). The mentioned classifier was developed especially for oil spill classification purposes and requires PCI software for the whole processing of RADARSAT-1 images. After all, the results of the classifications were analyzed through Visual Analysis; Calculation of Proportionality of Largeness and Analysis Statistics. Amongst the three algorithms of classifications tested, it was noted that there were no significant alterations in relation to the spills classified with the STC, in all of the analyses taken into consideration. Therefore, considering all the procedures, it has been shown that the described methodology can be successfully applied using the unsupervised classifiers tested, resulting in a decrease of time in the identification and classification processing of oil spills, if compared with the utilization of the STC classifier
publishDate 2004
dc.date.issued.fl_str_mv 2004-10-14
dc.date.available.fl_str_mv 2007-07-25
2015-03-13T17:08:24Z
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-13T17:08:24Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv ALBUQUERQUE, Renata Costa Leite de. Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.. 2004. 69 f. Dissertação (Mestrado em Geodinâmica; Geofísica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2004.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18786
identifier_str_mv ALBUQUERQUE, Renata Costa Leite de. Aplicação do sensoriamento remoto e do sistema de informações geográficas na detecção de manchas de óleo na Região do Pólo de Exploração de Guamaré, R.N.. 2004. 69 f. Dissertação (Mestrado em Geodinâmica; Geofísica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2004.
url https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18786
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Geodinâmica e Geofísica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRN
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Geodinâmica; Geofísica
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRN
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron_str UFRN
institution UFRN
reponame_str Repositório Institucional da UFRN
collection Repositório Institucional da UFRN
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18786/1/RenataCLA.pdf
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18786/6/RenataCLA.pdf.txt
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18786/7/RenataCLA.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv c23d0993b7ed86a192397c6e7f6d9580
90e69098edaf35a274451e3f760ec090
f47b623eee66fbf81d47af5e1143030e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1797777659457961984