| Processo: | 21/11296-4 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2023 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Geociências |
| Pesquisador responsável: | Nariane Marselhe Ribeiro Bernardo do Carmo |
| Beneficiário: | Beatriz Cirino Lucchetta |
| CNAE: |
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais Atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente |
| Vinculado ao auxílio: | 21/03110-8 - Monitoramento automatizado de recursos hídricos para detecção de macrófitas por meio de técnicas de visão computacional e modelos bio-ópticos com integração de imagens multiespectrais de satélite e de drone, AP.PIPE |
| Assunto(s): | Qualidade da água Reservatórios de água Macrófitas Sensoriamento remoto Análise espectral Análise de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Imagens Multiespectrais | qualidade da água | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento Remoto |
Resumo Índices espectrais são utilizados para estabelecer a área de cobertura de macrófitas em sistemas aquáticos. Entretanto, a aplicação destes índices é dependente das bandas espectrais disponíveis em sensores, bem como da resolução espacial das imagens. Para conseguir um elevado nível de acurácia, a bolsista TT-3 fará uso de imagens de drone de diferentes sensores aeroembarcados para estabelecer a área de cobertura de macrófitas em reservatórios de água. As câmeras apresentam diferentes bandas espectrais, permitindo a aplicação de uma ampla gama de índices espectrais para realçar as macrófitas existentes na lâmina d'água, bem como viabilizar a possibilidade de aplicação dos espectros obtidos nas imagens para a classificação das espécies. As imagens de drone, geometricamente processadas por outro bolsista do projeto, serão tratadas pela bolsista TT-3 a fim de extrair o maior número de informações possíveis das imagens referentes à área de cobertura de macrófitas (análise multivariada e aplicação de algoritmos). Também serão utilizadas estas imagens para aplicação de modelos para estimativa de parâmetros da qualidade da água, de forma a caracterizar com elevada resolução espacial (quando comparada às imagens orbitais), os comportamentos dos parâmetros na imagem. Desta forma será possível realizar a identificação do comportamento limnológico do sistema aquático por meio das imagens de drone. Além das atividades mencionadas, a bolsista auxiliará no planejamento e execução do trabalho de campo. (AU) | |
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