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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorBOULHOSA, Messiana Beatriz Malato-
dc.creatorSOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e-
dc.date.accessioned2014-11-12T16:46:05Z-
dc.date.available2014-11-12T16:46:05Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.citationBOULHOSA, Messiana Beatriz Malato; SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e. Reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros para geração de mapas de ISA ao derramamento de óleo, Amazônia oriental. Revista Brasileira de Geofísica, São Paulo, v. 27, supl. 1, p. 23-27, 2009. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rbg/v27s1/a03v27s1.pdf>. Acesso em: 15 jul. 2014. <http://dx.doi.org/10.1590/S0102-261X2009000500003>.pt_BR
dc.identifier.issn0102-261X-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/6041-
dc.description.abstractAccidents related to exploration and oil transport are a threat to coast zones around the world. Oil spills are an ecological disaster that may cause irreparable damage to the environment. In the northeast cost of Pará state the intense flow of ships and rafts transporting petroleum and flowed, then the need to establish prevention strategies and administration of the environmental sensitivity about the oil spills in a certain part of Pará state northeast cost. The methodology consisted on processing digital images from remote sensors in the Landsat ETM+7 associated to data from the SRTM (shuttle radar topography mission) digital model of elevation, and to the field data collected in a GIS (geographical information system) environment. The most important results allowed: recognizing and describing five main geomorphological; identifying and classifying nine units of Environmental Sensitivity Rates (ISA) and creation of the Environmental Sensitivity Rates map to oil spill. The remote sensors techniques and SIG proved to be important tools for recognizing coast environments and for generating proposed maps.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2014-11-10T22:11:51Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) Artigo_ReconhecimentoMapeamentoAmbientes.pdf: 1395150 bytes, checksum: c4fe1c4c88852954e9dc0cafb9d67598 (MD5)en
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dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectMapeamento geológicopt_BR
dc.subjectMonitorização ambientalpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectDerramamento de óleopt_BR
dc.subjectPoluição marinha por óleopt_BR
dc.subjectIndicadores ambientaispt_BR
dc.subjectCosta - Amazôniapt_BR
dc.titleReconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros para geração de mapas de ISA ao derramamento de óleo, Amazônia orientalpt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.resumoAcidentes relacionados ao transporte de petróleo constituem uma ameaça às zonas costeiras de todo o mundo, pois se trata de um evento ecologicamente desastroso podendo causar sérios danos ao meio ambiente. Na costa nordeste do Pará ocorre intenso fluxo de navios e balsas transportando petróleo e derivados, daí a necessidade de estabelecer estratégias de prevenção e gestão dos impactos ambientais ao derrame de óleo para elaboração de planos de emergência. O objetivo deste trabalho é gerar o mapa dos ambientes costeiros e o mapa de índice de sensibilidade ambiental ao derrame de óleo dos ambientes costeiros de uma porção da costa nordeste do Pará. A metodologia consistiu no processamento digital de imagens Landsat ETM+7, associadas aos dados do MDE do SRTM (shuttle radar topography mission) e aos dados de campo, em ambiente de SIG (sistema de informação geográfica). Os resultados permitiram o reconhecimento e a descrição de cinco unidades geomorfológicas e de ambientes sedimentares; identificação e hierarquização de nove índices de sensibilidade ambiental (ISA); além da geração do mapa de índice de sensibilidade ambiental ao derramamento de óleo. As técnicas de sensoriamento remoto e SIG mostraram ser importantes ferramentas no reconhecimento dos ambientes costeiros e geração dos mapas propostos.pt_BR
Aparece en las colecciones: Artigos Científicos - IG

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