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Caracterização de Margens de Lagos da Planície Amazônica a Partir de Fusão de Imagens Ópticas e de Radar

Andreia Maria S. França, INPE, andreia@ltid.inpe.br (Presenting)
Evlyn M. L. M. Novo, INPE, evlyn@ltid.inpe.br

A planície de inundação dos grandes rios da Amazônia Central comporta um complexo sistema de lagos. O estudo destes sistemas lacustres é de fundamental importância para compreender os processos da dinâmica fluvial do rio Amazonas, pois se comportam como um grande sistema físico aberto, recebendo e transferindo energia simultaneamente. A morfologia destes corpos d´água exerce influências marcantes sobre suas características físicas, químicas e biológicas. Suas grandes dimensões, sua dinâmica sazonal e principalmente a dificuldade de acesso limitam o conhecimento sobre tais áreas, o que faz do Sensoriamento Remoto a única forma viável para sua caracterização e monitoramento. As imagens de radar e de sistemas ópticos permitem identificar formas de lagos, a partir das quais podem-se deduzir seus processos de origem. Porém, as imagens ópticas fornecem informações sobre as características físico-químicas dos alvos, enquanto as imagens de radar geram informações sobre as características elétricas, a textura e a geometria dos alvos. A fusão destas imagens auxilia na identificação e mapeamento de certas feições geomorfológicas, pois explora os diferentes conteúdos de informação sobre os alvos imageados, facilitando a interpretação visual das feições e melhorando a separabilidade entre classes em classificações numéricas. É nesse contexto que se insere este trabalho que possui como objetivo a caracterização de morfologias lacustres a partir de fusão de imagens ópticas e de radar, como contribuição ao conhecimento da origem dos lagos e seu papel nos ciclos biogeoquímicos dos ecossistemas alagáveis da Amazônia.

Apresentação:

38.3-P.ppt (Poster - 3733k)

Submetido por Andreia Maria Silva França em 14-MAR-2004

Tema Científico do LBA:  SH (Hidrologia e Química das Águas)

Tipo de Apresentação:  Poster

ID do Resumo: 31

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