Nova metodologia probabilística multivariada para mapeamento de unidades de paisagem geomórficas : caracterização geoambiental das Bacias Hidrográficas dos Rios Passaúna e Barigui

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMantovani, Luiz Eduardo, 1952--
Autor(es): dc.contributorFiori, Chisato Oka-
Autor(es): dc.contributorSoares, Paulo Cesar, 1943--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Geologia-
Autor(es): dc.creatorBettú, Daniel Fabian-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:31:58Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:31:58Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-10-10-
Data de envio: dc.date.issued2024-10-10-
Data de envio: dc.date.issued2012-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/28079-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/28079-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Luiz Eduardo Mantovani-
Descrição: dc.descriptionCoorientadores: Profa. Dra. Chisato Oka-Fiori e Prof. Dr. Paulo Cesar Soares-
Descrição: dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Geologia. Defesa: Curitiba, 05/07/2012-
Descrição: dc.descriptionBibliografia: fls. 174-182-
Descrição: dc.descriptionÁrea de concentração: Geologia Ambiental-
Descrição: dc.descriptionResumo: É apresentada uma nova metodologia para cartografia de Unidades de Paisagem Geomórficas (UPG), baseada em análise probabilística multivariada de dados de sensores remotos. A metodologia foi testada sobre uma série de atributos geomorfométricos derivados de dados altimétricos do sensor SRTM e atributos referentes ao uso do solo, gerados a partir de imagens multiespectrais Landsat 5. Foi adotada como área objeto de estudo duas bacias hidrográficas contíguas, nos rios Passaúna e Barigui, afluentes da margem direita do rio Iguaçu na região de Curitiba, sul do Brasil. Na área afloram rochas de composição e idades variadas, incluindo migmatitos e gnaisses do Complexo Atuba (Paleoproterozóico), embasamento geológico da área, metassedimentos do Grupo Açungui (Proterozóico Superior), rochas sedimentares da Bacia de Curitiba (Oligo-Mioceno), além de sedimentos aluvionares quaternários. Conforme estudos pretéritos na região, inserida em planaltos de dissecação, no Primeiro Planalto Paranaense, ocorrem remanescentes de duas paleosuperfícies no interior destas bacias hidrográficas, onde são encontradas unidades de paisagem atuais e pretéritas, incluindo remanescentes geomórficos e formações superficiais antigas. Adotou-se uma malha regular composta por celas numeradas, para as quais o processamento dos dados altimétricos resultou na geração dos seguintes atributos descritores do relevo: altitude, formas das encostas (em perfil e planta), declividade, rugosidade, angulosidade, densidade, anisotropia e direção de anisotropia de relevo, além dos índices de vegetação (NDVI) e de umidade (NWDI). Procedeu-se uma avaliação preliminar em campo, seguida por análise morfológica do modelo digital de elevação do terreno (MDET), buscando identificar unidades de paisagem geomórficas claramente distintas, de modo a realizar o teste metodológico de mapeamento automatizado destas unidades. Desta forma foram definidas cinco UPGs cujos atributos permitiram distingui-las em relação às demais: domínios das vertentes suaves (DVS), das vertentes esculpidas (DVE), das cristas e vales orientados (DCVO), das colinas suaves (DCS) e das vertentes em dissecação acentuada (DVDA). Através de análise de agrupamento das celas (k-médias), estas foram separadas em cinco grupos, compatíveis com as unidades previamente determinadas em campo e sobre o MDET. Através da análise dos atributos descritores do relevo, discretizados em classes (evidências), foram gerados modelos conceituais das unidades. Uma modificação da teoria da probabilidade condicional (regra de Bayes), caracterizada pela análise da incerteza da informação, permitiu aplicar uma classificação probabilística sobre os atributos descritores do relevo, visando associar as celas alvo do mapeamento aos modelos conceituais das UPGs previamente determinadas. Tal artifício resultou em modelos probabilísticos para a ocorrência das UPGs, com estimativa da confiabilidade da informação (ambiguidade). Comparando os modelos conceituais e probabilísticos verificouse que houve grande compatibilidade entre as UPGs, indicando a robustez do método proposto, por meio da avaliação da ambiguidade envolvida na classificação. Por fim a verificação em campo dos indicadores da dinâmica ambiental forneceu parâmetros para o diagnóstico do significado geomórfico e ambiental das unidades presentes.-
Descrição: dc.descriptionAbstract: The subject of this investigation was the Geomorphic Landscape Units concept and the use of digital elevation models as a quick way to classify and map extensively these units. Geomorphic Landscape Units (GLU) represents a dominion of terrain were the properties of relief are repetitives and homologues.The main challenge was the use of geostatistical variogram as a robust tool in order to identify properties as indexes of variability of 3D spatial data. The methodology developed was tested with geomorphometric derived from altimetric data (SRTM-NASA). The variograms of data are processed within a mobile window which results in relief descriptors attributes: altitude, profile and plan curvature, slope, roughness, smoothness, density, anisotropy and anisotropy direction; land use attributes were obtained by NDVI and NDWI indexes from Landsat 5 data. As test area it was used two hydrographic basin in the plateau of Curitiba, South Brazil. A preliminary field evaluation followed by morphological evaluation of digital elevation model results in five distinctive GLUs domains, identified as: low slope hills (DVS) domain, sculptured slopes hills (DVE) domain, notched ridges and valleys domain (DCVO), gentle hills domain (DCS) and domain of accentuated dissected slope hills (DVDA). By the cluster analysis (k-means) five groups of cells were defined, compatible with the pre-defined GLUs. Conceptual descriptive models were elaborated using the relief descriptors attributes. Each descriptive attribute was considered a spactial variable of landscape and used to classify de GLU that would include the cell point with greater probability. The algorithm used conditional probability method based in the Bayes' rule, modified to include uncertain. The favorability approach was used as a links between probabilistic classification and conceptual models of GLU, including the reliability of information. Comparison of probabilistic and conceptual models results on high compatibility that indicates the strength of proposed method. At the end, field verification of dynamic indicators provides parameters for the final diagnosis of geomorphic and ambient significance of classed units.-
Formato: dc.format184f. + anexo mapa : il. [algumas color.], grafs., tabs., maps.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectGeomorfologia-
Palavras-chave: dc.subjectMudanças climáticas-
Palavras-chave: dc.subjectPaisagens-
Palavras-chave: dc.subjectGeologia-
Título: dc.titleNova metodologia probabilística multivariada para mapeamento de unidades de paisagem geomórficas : caracterização geoambiental das Bacias Hidrográficas dos Rios Passaúna e Barigui-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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