Autores
- CARINA PETSCHUFSMEmail: carinapetsch@gmail.com
- CLEIVA PERONDIUFRGSEmail: cleivaperondi@gmail.com
- KÁTIA KELLEM DA ROSAUFRGSEmail: katiakellem@gmail.com
- LUIZ FELIPE VELHOIF RSEmail: lfvelho@gmail.com
- ROMARIO TRENTINUFSMEmail: romario.trentin@gmail.com
- ROSEMARY VIEIRAUFFEmail: rosemaryvieira@id.uff.br
- MARIA ELIZA SOTILLEUFFEmail: rosemaryvieira@id.uff.br
Resumo
No século XXI, diversas geleiras da Antártica têm apresentado retração, expondo
os registros do sistema deposicional subglacial. As feições geomorfológicas
disponíveis possibilitam a interpretação desses ambientes, mas são de pequenas
dimensões, exigindo produtos de geotecnologias compatíveis com sua escala de
representação. Assim, o objetivo deste trabalho é comparar a análise visual
entre imagens ópticas de três sensores diferentes e a análise por altimetria,
comparando três modelos digitais de elevação submetidos a um algoritmo de
identificação automática de geoformas. Os resultados mostram que a resolução
espacial impacta tanto a análise visual quanto a identificação automática de
geoformas. Sugere-se que novos testes sejam realizados, com novos parâmetros e
pré-processamentos dos materiais, visando avaliar as potencialidades e
limitações de cada material.
Palavras chaves
Geomorphon; MDE; Antártica; Sensoriamento remoto; Geomorfologia glacial
Introdução
As geleiras do planeta têm apresentado retração como resposta ao balanço de
massa negativo, o qual tem se acelerado nas primeiras décadas do século XXI
(HUGONNET et al., 2021; ROE et al 2021). Após o recuo glacial, se formam
ambientes livres de gelo, que estão sujeitos a rápidas modificações, com intensa
atividade geomórfica, reajuste e redistribuição de sedimentos e água de degelo
(BALLANTYNE, 2002; KLAAR et al 2014). Dessa forma, é importante monitorar as
formas de relevo dos ambientes marginais ao gelo em sistemas terrestres (BENN et
al., 2003; Ó COFAIGH et al., 2003).
O sistema deposicional subglacial pode ser observado quando a geleira retrai e
exibe formas de relevo, como as lineações glaciais nas novas áreas livres de
gelo. Mega-lineações glaciais, flutes, eskers, blocos stoss and lee e drumlins
são exemplos de feições subglaciais que estão relacionadas a um fluxo de gelo
ativo e com a presença de regime termo-basal úmido das geleiras. Muitas dessas
feições são consideradas de pequena dimensão.
Séries temporais de imagens orbitais e modelos digitais de elevação (MDEs)
facilitam a interpretação da geomorfologia glacial e das mudanças no padrão de
rápida retração (JAMIESON et al., 2015; SILVA et al., 2019). Salienta-se que a
análise de áreas pequenas é possível com o uso de imagens de alta resolução
espacial (pixel menor que 2m), contudo, os custos são elevados. Ademais, a
identificação de feições com poucos metros ou centímetros de comprimento e
largura dificilmente é possível de ser realizada, mesmo em imagens de satélite
de alta resolução espacial, como Planet Scope e Worldview-2 ou 4, por exemplo.
Nesse viés, a elevação é um parâmetro relevante na distinção dos tipos de
formas, pois podem ser elaborados perfis topográficos e pode-se obter as curvas
de nível. Na Antártica, há modelos digitais de elevação como o REMA, com 8 e 2
metros de resolução espacial, e acurácia vertical de 3,5 metros (HOWAT et al.,
2019); no entanto, há descontinuidade espacial dos dados, especialmente nas
áreas costeiras. Para a ilha Rei George (IRG), Braun et al (2016) geraram um MDE
com resolução espacial de 10 m, a partir das imagens TANDEM-X.
Assim sendo, MDE obtidos de levantamentos aéreos com aviões ou por veículo aéreo
não tripulado (VANT) podem resultar em dados altimétricos mais adequados à
identificação de pequenas geoformas glaciais. Os voos de VANT têm a vantagem de
exigir menos tempo de preparação e execução do que os levantamentos aéreos com
aviões, e têm maior flexibilidade do que os satélites (ALPHONSE et al 2023).
Portanto, o VANT tem permitido obter ortofotomosaicos e modelo digital de
superfície (MDS) para mapeamentos em ambientes glaciais com alta acurácia (RMSE
0,1m) (ELY et al., 2017; ALLAART et al., 2018; KRECZMER et al., 2021).
Os métodos de classificação automática dos MDE e das imagens de alta resolução
espacial podem ser aplicados no mapeamento geomorfológico glacial. Os elementos
de Geomorphon, por exemplo, é um dos métodos de classificação automática que
considera a similaridade textural do MDE, apresentando a variação de níveis de
cinza em relação às células vizinhas (JASIEWICZ e STEPINSKI, 2013). O método foi
testado para auxiliar no mapeamento do relevo glacial em porções da Cordilheira
Branca, localizada no Peru, e na IRG, na Antártica, sendo proposta a
Classificação Digital Revisada por Elementos de Geomorphon (PETSCH et al 2020;
PETSCH et al 2022).
Diante do exposto, considera-se relevante avaliar as diferentes técnicas de
obtenção e análise dos dados para o mapeamento geomorfológico glacial. Nesse
viés, o objetivo desta pesquisa é avaliar as potencialidades dos produtos do
VANT (ortomosaico e MDE) na identificação de pequenas geoformas glaciais na
região da Antártica Marítima, comparando-os com produtos de imagens orbitais.
Material e métodos
Caracterização da área
A IRG (entre latitudes 61°50’S e 62°15’S e longitudes 57°30’W e 59°01’W) está
localizada nas ilhas Shetlands do Sul (OCHYRA, 1998). Nas áreas livres de gelo
da IRG há formas de relevo deposicionais, como morainas, flutes e eskers (ROSA
et al., 2018), e processos periglaciais, glaciais, fluviais e litorâneos (LÓPEZ-
MARTINEZ et al., 2016). Para as últimas décadas, houveram mudanças de tipo de
término de geleiras, de marinho para terrestre, sendo que as novas áreas livres
de gelo (de 2000 - 2019) somaram um total de 1,7 km² (PERONDI et al., 2020).
Há 29 bacias que drenam para a Baía do Almirantado (BA) - esta baía está na
porção central da IRG. Na BA está localizada a geleira Viéville, área teste
deste estudo. Esta geleira possui uma área proglacial que acompanha quase a
totalidade de sua frente. A área exposta é composta por lagos proglaciais e
sedimentos de diferentes formas e tamanhos.
Metodologia
Todos os produtos foram organizados no software QGIS 3.4. O banco de dados da
pesquisa é constituído por imagens ópticas da série Landsat (janeiro de 2020),
Planet Scope (fevereiro de 2019) e um ortomosaico obtido a partir de VANT; e
MDEs obtidos a partir de VANT, TANDEM-X (BRAUN et al 2016) e REMA (HOWAT et al
2019). A resolução espacial dos MDE são, respectivamente: 10 cm, 10 m e 8 m. A
imagem Landsat foi obtida através do site Earth Explorer - USGS
(https://earthexplorer.usgs.gov/), e a imagem PlanetScope foi obtida através do
site Planet Team. Foram aplicadas operações de realce nas imagens PlanetScope
(RBG 432) e Landsat (RBG 543).
A aquisição das imagens com VANT, foram realizadas durante a OPERANTAR XLI
(verão austral de 2023). O VANT utilizado foi o MAVIC 2 e as missões foram
planejadas e executadas usando o aplicativo Drone Deploy, com altitude de voo de
100m e sobreposição de 75% das fotografias. As imagens foram processadas no
software Agisoft Metashape Professional (https://www.agisoft.com/) que utiliza a
rotina das funções do Structure from Motion (SfM), que identifica
automaticamente os parâmetros da câmera (geometria, posição e orientação),
determinando feições semelhantes observadas de diversos ângulos devido ao uso de
ampla sobreposição das fotografias (WESTOBY et al., 2012). O software segue uma
rotina de funções começando pelo alinhamento das fotografias onde é identificada
uma nuvem esparsa de pontos homólogos, após ocorre a densificação desta nuvem de
pontos, utilizando os parâmetros da câmera (orientação e posição) e os pontos da
nuvem esparsa. Em seguida, ocorreu a geração do modelo tridimensional, o MDE e o
ortomosaico. Os produtos do MDE e do ortomosaico foram então exportados em
formato TIFF.
A partir dos três MDE (VANT, TANDEM-X e REMA), foi aplicado o método de
Geomorphon, algoritmo executado no QGIS, como extensão do GRASS “r.geomorphons”.
Para definição dos geomorphons, foram utilizadas janelas móveis com extensões de
140 metros e grau de suavização de visada de 2 graus. Posteriormente, foi
realizada uma vetorização manual (com base no ortomosaico do VANT) das
principais lineações glaciais e morainas na área teste, visando comparar com o
método automático de identificação de formas de relevo. Destaca-se que outras
técnicas de mapeamento automático poderiam ter sido aplicadas, contudo os
elementos de Geomorphons já haviam sido usados com êxito por Petsch et al (2020)
e Petsch et al (2022), para feições glaciais. Nesta etapa do desenvolvimento da
investigação, testes foram realizados com diferentes janelas móveis e grau de
suavização dos MDEs, visando a melhor representação das formas de relevo, assim
como Sarasan et al. (2018), que realizaram pesquisas explorando a possibilidade
de classificação automática de drumlins usando o método de Geomorphons.
Resultado e discussão
A área teste escolhida, localizada na área livre de gelo da geleira Viéville,
ocorreu em função de sua diversidade de feições de relevo, bem como a retração
observada nos últimos anos. Comparando as imagens ópticas (Figura 1), na Landsat
(Figura 1 A) é possível notar que há uma área livre de gelo na porção
proglacial, contudo, é difícil identificar a linha de frente da geleira. Na
imagem Planet Scope (Figura 1 B), é possível observar com maior contraste o
limite da frente da geleira, embora deve-se fazer ressalvas quanto à presença de
sedimentos e de gelo nessa porção, o que pode causar erros de interpretação.
Ainda, destaca-se que a imagem Planet Scope é de quatro anos antes da obtenção
do ortomosaico com VANT, contudo, é a imagem mais recente deste satélite que não
apresenta nuvens para esta área. Em campo (verão austral de 2023), e com auxílio
das imagens do VANT (Figura 1 C), é possível verificar que a frente da geleira
está coberta por sedimentos, além disso, também apresentou retração em relação
ao ano de 2019.
Figura 1: A demonstra a frente da geleira na imagem Landsat; em B a área livre
de gelo está representada na imagem PlanetScope; em C o ortomosaico obtido a
partir de voo de VANT realizado em março de 2023.
Considerando a resolução espacial das imagens analisadas, há que se destacar
potencialidades e limitações de cada um dos materiais diante das mudanças
climáticas e da retração verificada nas geleiras da região. Avaliando a imagem
Landsat, nota-se que sua resolução espacial de 30 metros não é adequada para a
identificação de geoformas nas áreas recentemente expostas, visto que o próprio
limite da frente da geleira é de difícil identificação. A imagem Planet Scope,
apesar de sua alta resolução espacial, também apresenta limitações para
aplicações em geomorfologia glacial. Dada a cobertura da porção final da geleira
por sedimentos, em um pixel da imagem PlanetScope há a mistura espectral desses
alvos, o que dificulta a identificação da frente da geleira. O limite da geleira
apresenta um aspecto de suavização de bordas, mesmo a imagem não sendo
processada.
Analisando o ortomosaico do VANT, é possível identificar, com excelente
contraste, a linha de frente da geleira, o contorno dos lagos proglaciais, bem
como pequenas geoformas da área exposta como morainas e flutes. É possível,
também, identificar porções terminais da geleira cobertas por sedimento,
diferenciando-as das áreas de depósito de sedimentos. Dessa forma, mesmo que a
série Landsat possibilite um acervo maior de imagens, não é adequado o uso
dessas imagens para o mapeamento geomorfológico de feições proglaciais da
Antártica Marítima. Já o ortomosaico gerado a partir do VANT, permite avanços em
diversas áreas, como o monitoramento da frente da geleira, identificação dos
lagos e feições geomorfológicas.
Diante dos resultados obtidos, foi elaborada uma tabela (Figura 2) com um resumo
das potencialidades associadas a cada produto analisado para o desenvolvimento
de pesquisas em porções de áreas livres de gelo para a Antártica Marítima.
Destaca-se que as geoformas e limites da frente da geleira podem ser obtidos de
forma manual utilizando técnicas de interpretação visual das imagens de satélite
ou VANT apresentadas. Contudo, evidentemente, algumas técnicas como a aplicação
de índices espectrais podem auxiliar na delimitação dos alvos, e.g. Lorenz et al
(no prelo) que utilizou o NDWI e NDSI em imagens Sentinel e Landsat para
delimitação das frentes das geleiras.
Figura 2: Tabela demonstrativa das potencialidades de mapeamento em cada imagem.
No que se refere à identificação de formas de relevo, o MDE REMA, apesar de
apresentar uma acurácia vertical de 0,6 m (HOWAT et al., 2019), apresenta baixa
resolução espacial, definindo as geoformas como áreas de cristas e encostas
(Figura 3 A). Utilizando o MDE TANDEM-X, embora haja predominância da
classificação em crista, verifica-se a confusão dos pixels, com diferentes
classes definidas de forma automática pelo método Geomorphons (Figura 3 B).
Assim como identificado na análise visual das imagens (Figura 1), a resolução
espacial provavelmente contribui com essa dificuldade na identificação
automática das geoformas. Considerando que as áreas proglaciais, na área de
estudo, são costeiras e majoritariamente planas (com poucas ondulações geradas
pelos depósitos de sedimentos), as diferenças de nível são pequenas entre os
pontos. Assim, quanto maior o pixel, mais suavizado será representado o terreno.
Ademais, os MDE são provenientes de imagens com quase 10 anos de diferença em
relação ao produto obtido com o VANT, portanto, as posições da frente da geleira
e os processos e geoformas retratados nos diferentes MDE podem não ser as
mesmas.
A aplicação do método dos Elementos de Geomorphons no MDE do VANT (Figura 3 C),
demonstra que há problemas em porções com maior variedade de feições, havendo
áreas classificadas como ressalto, crista e encosta. Salienta-se que a alta
resolução espacial do MDE (~10cm), ocasiona, no método automático, que cada
rocha, ou pequena alteração no terreno seja classificada como um pico ou crista.
Possivelmente isso ocorra pela alta variabilidade nos valores de altitude entre
pixels vizinhos, pois o pixel é muito pequeno e as diferenças de nível entre os
pixels do topo de um matacão e de seu entorno podem ser interpretadas como
quebra de padrão na superfície. Assim, há limitações no uso do método em um
produto altimétrico de tão alta resolução espacial.
Isolando somente as porções de picos, verifica-se que o método de Geomorphon
apresenta melhor desempenho, identificando grande parte das feições lineares do
tipo lineações glaciais (flutes ou drumlins) e morainas (Figura 3 D e E). Petsch
et al (2020) e Petsch (2022) também indicaram a potencialidade do método para a
representação de feições lineares. Salienta-se que a identificação destas
feições é fundamental, pois possibilitam reconstruir o passado das geleiras,
como sua extensão, mudanças nas condições termais, direção do fluxo glacial,
períodos de avanço ou de retração glacial (BENN; EVANS, 2010).
Figura 3: Aplicação do método de Geomorphons no MDE REMA (A), TANDEM-X (B) e
VANT (C); em D e E as cristas foram isoladas e comparadas com as feições
mapeadas manualmente.
Nesse sentido, observa-se que, apesar do método de Geomorphon apresentar
potencialidades para o mapeamento automático das formas de relevo lineares, é
preciso avançar em técnicas de suavização dos pixels, visando aumentar a
acurácia na identificação destas feições. A classificação automática ou semi-
automática confere a possibilidade de realizar mapeamentos com maior precisão e
usando critérios que podem ser replicados para outras porções livres de gelo.
Nesse sentido, Petsch et al (2020) salientam que a classificação automática de
MDEs pode auxiliar em estudos sobre as mudanças espaço-temporais nas áreas
livres de gelo. Enquanto, o mapeamento manual de feições requer um maior tempo
principalmente nos produtos obtidos com VANT, pois a escala de detalhe é maior;
e dificulta a continuidade do mapeamento por outros autores, pois pode ter erros
inerentes aos indivíduos que estão realizando o processamento.
Ainda, podem ser realizados testes, utilizando outros métodos de obtenção
automática de formas de relevo, como Dikau et al. (1995) e Índice de Posição
Topográfica (ITP). Petsch et al (2020) realizaram testes com MDEs de 30m de
resolução espacial, obtendo resultados limitados quanto à identificação de
feições de origem glacial. Contudo, pode haver uma melhoria destas técnicas, em
função do aumento da resolução espacial do MDE.
A demonstra a frente da geleira na imagem Landsat; em B a área livre de gelo está representada na imagem PlanetScope; em C o ortomosaico do VANT
Tabela demonstrativa das potencialidades de mapeamento em cada imagem.
Aplicação do método de Geomorphons no MDE REMA (A), TANDEM-X (B) e VANT (C); em D e E as cristas foram isoladas e comparadas com as feições mapeadas
Considerações Finais
A avaliação das potencialidades dos produtos provenientes de levantamento por
VANT, proposta neste trabalho, teve duas análises distintas: (i) análise visual;
e (ii) análise por MDE e métodos automáticos de identificação de geoformas.
Considerando exclusivamente a análise visual, compreende-se que a resolução
espacial é fator limitante para o uso de determinados materiais, existindo uma
relação direta entre uma melhor resolução espacial e uma maior possibilidade de
identificação das geoformas passíveis de uso na interpretação do ambiente.
Assim, o ortomosaico (VANT) contempla todas as necessidades de um mapeamento
geomorfológico para a Antártica Marítima: posição da linha de frente da geleira,
posição da linha de costa, posição e contorno dos lagos proglaciais, posição e
morfologia das geoformas. Ressalta-se que não foram explorados os aspectos
espectrais dos sensores, o que poderá ser realizado em trabalhos futuros, com o
uso de índices para a identificação de alvos específicos e delimitação de áreas
de interesse.
Quanto à análise dos MDE e Geomorphons, não foram obtidos resultados
satisfatórios com nenhum dos materiais utilizados. Isso pode estar associado à
resolução espacial dos materiais - ou resoluções espaciais baixas para a
identificação de quebras de padrão na superfície, ou altas demais, identificando
quebras de padrão inexistentes. Dadas essas observações, recomenda-se que os MDE
passem por pré-processamentos para preparar os dados para uma identificação
automática.
Agradecimentos
Os autores agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do
Sul, ao Programa Antártico Brasileiro (PROANTAR), ao Programa de Pós-graduação em
Geografia da UFRGS e ao CNPq.
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