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Volume 16, Issue 3 - September 2016

 

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Revista de Gestão Costeira Integrada
Volume 16, Issue 3, September 2016, Pages 245-261

DOI: 10.5894/rgci662
* Submission: 14 APR 2015; Peer review: 26 MAY 2015; Revised: 14 DEC 2015; Accepted: 27 DEC 2015; Available on-line: 28 DEC2015  

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Remote sensing in the study of Brazilian mangroves: review, gaps in the knowledge, new perspectives and contributions for management *  

Luciana Cavalcanti Maia Santos @, a; Marisa Dantas Bitencourt a


@ - Corresponding author to whom correspondence should be addressed.
a - Universidade de São Paulo, Instituto de Biociências, Departamento de Ecologia, Laboratório de Ecologia da Paisagem e Conservação (LEPaC), R. do Matão, 14, Butantã, São Paulo, SP, 05508-090, Brasil. E-mails: Santos <santos.lucianacm@gmail.com>; Bitencourt <tencourt@ib.usp.br>


ABSTRACT
The incidence of anthropogenic pressures and the richness of mangrove areas in Brazil highlight the importance of multiscale/ multitemporal studies, by the use of remote sensing technology, to provide information and data for Integrated Coastal Management. This review presents and discusses the applications and limitations of different remote sensing products for the study of Brazilian mangroves, shows the application of these tools for coastal management, and highlights gaps and new perspectives in this field of study. In the last three decades, the use of aerial photography and Landsat images, in a qualitative approach, predominated in the study of Brazilian mangroves, while images of other optical sensors and Synthetic Aperture Radar images, in a quantitative approach, are still expanding. The use of these remote sensing tools has generated very important results for the ecological knowledge of the ecosystem, for the planning and sustainable use of mangroves in the face of human pressures and for decision making in the integrated coastal management, in local, regional and national levels. Despite these advances, there are gaps and new perspectives of studies such as: use of new optical images with high spectral and spatial resolutions for mangrove species mapping; SAR images to estimate above-ground biomass; the use quantitative approaches as OBIA and vegetation index and calibration of remote sensing data with field data to estimate biomass. Here we show a framework to aid in the selection of appropriate remote sensing tools for studying mangroves in the perspective of integrated coastal management.

Keywords: satellite images, aerial photographs, SAR images, geoprocessing techniques.


Sensoriamento remoto no estudo de manguezais do Brasil: revisão, lacunas no conhecimento, novas perspectivas e contribuições para a gestão

RESUMO
A incidência de tensores antrópicos e a riqueza de áreas de manguezal no Brasil destacam a importância de estudos multiescalares, com visão sinóptica e multitemporal sobre esse ecossistema, por meio da utilização do sensoriamento remoto. A presente revisão apresenta e discute as aplicações e limitações de diferentes imagens obtidas por sensoriamento remoto no estudo do ambiente e da vegetação de manguezais do Brasil, destaca a aplicação dessas ferramentas para a gestão, bem como evidencia lacunas e novas perspectivas nessa área de estudo. Nas últimas três décadas, o uso de fotografias aéreas e imagens do Landsat, em uma abordagem qualitativa, predominaram no estudo dos manguezais brasileiros, enquanto imagens de outros sensores ópticos e de radar de abertura sintética, em uma abordagem quantitativa, ainda estão em expansão. O uso dessas ferramentas tem gerado resultados muito importantes para o conhecimento ecológico do ecossistema, para o planejamento e uso sustentável dos manguezais em face de pressões antrópicas e para a tomada de decisões na gestão costeira integrada, em nível local, regional e nacional. Apesar desses avanços, existem lacunas e novas perspectivas de estudo, como: uso de novas imagens ópticas com alta resolução espacial e espectral para o mapeamento de espécies de mangue; imagens SAR para estimar a biomassa total, uso abordagens quantitativas como classificações baseada em objeto (OBIA) e índice de vegetação, além da necessidade de calibração de dados de sensoriamento remoto com dados de campo para estimar a biomassa. Esse trabalho apresenta uma estrutura metodológica que auxilia na seleção de ferramentas de sensoriamento remoto apropriadas para o estudo de manguezais na perspectiva da gestão costeira integrada.

Palavras-chave: imagens de satélites de sistemas ópticos, fotografias aéreas, imagens SAR, geoprocessamento digital.