Aplicação de métodos hidroacústicos na classificação textual do fundo marinho

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Pereira, Tiago Rafael de Barros
• Orientador(a): Vital, Helenice
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEODINÂMICA E GEOFÍSICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Batimetria; Classificação; Interferometria; Retroespalhamento
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25297

Este trabalho apresenta um mapeamento batimétrico e um mapeamento textural do fundo marinho, utilizando dados sonográficos e sedimentológicos, coletados em uma área na plataforma continental adjacente as praias urbanas de Ponta Negra e Barreira d’água, na cidade do Natal-RN. Dados batimétricos foram obtidos com diferentes métodos de medição da profundidade (onda direta e interferometria), de forma a permitir uma comparação entre os dois métodos. Os resultados obtidos, a partir desse levantamento, mostraram que a profundidade na área insonificada apresenta variação entre 3m a 13m. A interpretação dos dados de batimetria permitiu identificar feições submersas, tais como: bancos sedimentares, dunas e corpos rochosos. A partir do dado de sonografia foi possível identificar diferentes padrões de retroespalhamento (backscatter). Em alguns casos, foi possível correlacionar as feições morfológicas e a distribuição dos padrões texturais com o padrão hidrodinâmico atuante. Adicionalmente, foi realizado um estudo comparativo entre as classificações texturais automática e supervisionada do dado de backscatter. Esse comparativo foi subsidiado por dados sedimentológicos, levando em consideração a granulometria das amostras de fundo. O comparativo entre classificações supervisionada e automática mostrou disparidades na identificação dos padrões texturais. Na classificação supervisionada foi possível identificar 6 padrões, enquanto a classificação automática identificou apenas 4 padrões. Os dados sedimentológicos corroboraram com a classificação supervisionada, já que foram identificados 6 frações granulométricas nas amostras de fundo.