Classificação semiautomatizada dos padrões de dunas costeiras dos principais campos do estado do Maranhão

Abstract

Resumo: Os estudos sobre os sistemas eólicos costeiros de caráter quantitativos são realizados a partir dos parâmetros morfoplanimétricos. Estes parâmetros refletem as disposições espaciais das dunas dentro de um sistema eólico que, por sua vez, representam determinado estágio de evolução e maturidade do sistema no tempo, e são resultantes de condições limites impostas aos sistemas eólicos. Os objetivos do presente trabalho são: com base na análise quantitativa dos parâmetros morfoplanimétricos, entender a evolução dos quatro principais campos de dunas costeiros do Maranhão e sua relação com as condições limites impostas a esses campos. E, elaborar um algoritmo a partir do método self-organizing maps (SOM) para a extração semiautomática das dunas em dados do satélite LANDSAT 8, uma vez que esse processo de extração atualmente é feito manualmente em trabalhos, que torna trabalhoso para campo de dunas extensos. Para realizar o primeiro objetivo foram extraídas de modo manual, a partir da identificação visual em imagens do satélite GeoEye, as cristas das dunas, representadas por linhas. Essas cristas foram utilizadas como subsídio para a geração dos parâmetros morfoplanimétricos. Os parâmetros de espaçamento intercristas e densidade de defeitos de crista são os parâmetros que apresentaram melhor correlação, com correlação negativa para os três maiores campos de dunas de estudos e correlação positiva para o campo de Ilha do Caju. Essa correlação negativa indica dois diferentes cenários de evolução nos campos, o primeiro cenário com regiões mais evoluídas, de dunas muito interagentes entre si, e a segunda com regiões menos evoluídas, com dunas pouco interagentes. Já a Ilha do Caju apresenta uma maior evolução homogênea se comparada aos campos de maiores áreas que indicam uma evolução e maturação mais rápida em campos menores. Para o segundo objetivo foi necessário filtrar e selecionar, através de uma matriz de correlação, quais as bandas óticas de sensores remotos são mais eficientes para utilizar como dado de entrada no treinamento do algoritmo de reconhecimento automático das dunas. O algoritmo treinado conseguiu distinguir as feições de dunas e as demais feições dentro do campo dunar. Porém, dentre as variáveis usadas no treinamento, as bandas óticas 2 e 7 foram redundantes e, com isso, será necessário um novo treinamento sem essas bandas para que se obtenha uma maior precisão no reconhecimento das dunas em sistemas eólicos. Palavras-chave: semiautomatizada; parâmetros morfoplanimétricos; Self-Organizing Maps.

Abstract: Quantitative studies on coastal wind systems are usually performed based on morphometric parameters. These parameters reflect the spatial arrangement of dunes within a wind system which in turn represents the stage of evolution and maturity of it over time and is the result of boundary conditions imposed on the system. The objectives of the present work are: understand the evolution of the four main coastal dune fields in Maranhão and their relationship with the boundary conditions imposed on these fields; elaborate an algorithm based on the self-organizing maps method (SOM) for the semiautomatic extraction of dunes from LANDSAT 8 satellite data, facilitating the study modern wind systems, since this process is now done manually, requiring extensive work. In order to accomplish the first objective, the dune crests represented by lines were extracted manually based on visual identification in GeoEye satellite images. These crests were used as a subsidy for the generation of morphometric parameters. The parameters of intercrist spacing and crest defect density presented the best correlation, with negative correlation for the three largest dune fields and positive correlation for the Caju Island field. This negative correlation indicates that there is a differentiated evolution in the fields, the first one with more developed regions, of very interacted dunes, and the second with less developed regions, with little interacted dunes. Caju Island is the most mature and homogeneous when compared to the larger ones, indicating a faster evolution and maturation of smaller fields. Concerning the second objective, it was necessary to filter and select remote sensor optical bands, applying a correlation matrix, in order to indentify the more efficient ones to use as input data in the automatic dune recognition algorithm training. The trained algorithm was able to distinguish the features of the dune field and individual dunes, despite the identification of the redundancy of the optical bands 2 and 7, which reduced the precision the proposed method. A new training without these bands is necessary to obtain a better precision in the recognition of dunes in wind systems. Keywords: semiautomatized; morphometric parameters; Self-Organizing Maps.