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As plantas aquáticas têm um papel fundamental no equilíbrio dos ambientes aquáticos e importância crucial no fornecimento de alimento e refúgio para animais. Porém, seu crescimento desequilibrado pode obstruir canais, represas e reservatórios e reduzir a disponibilidade de água para uso humano. No que se refere a plantas aquáticas submersas, a utilização de medidas de controle torna-se mais complexa, face à dificuldade em mapear e quantificar volumetricamente as áreas de infestação. Nessas situações, considera-se que a combinação de dados georreferenciados oriundos de sensores baseados tanto…mehr

Produktbeschreibung
As plantas aquáticas têm um papel fundamental no equilíbrio dos ambientes aquáticos e importância crucial no fornecimento de alimento e refúgio para animais. Porém, seu crescimento desequilibrado pode obstruir canais, represas e reservatórios e reduzir a disponibilidade de água para uso humano. No que se refere a plantas aquáticas submersas, a utilização de medidas de controle torna-se mais complexa, face à dificuldade em mapear e quantificar volumetricamente as áreas de infestação. Nessas situações, considera-se que a combinação de dados georreferenciados oriundos de sensores baseados tanto na energia eletromagnética do espectro óptico, como em sinais acústicos, possibilita o mapeamento e mensuração dessas áreas, auxiliando na elaboração de propostas de manejo sustentáveis para esse tipo de vegetação aquática. Assim, o presente trabalho integrou dados ópticos (espectrorradiométricos) e acústicos (ecobatimétricos), obtidos em três levantamentos realizados em uma área de estudos localizada no Rio Paraná, e uma imagem World View-2, para estimar o biovolume de plantas aquáticas submersas.
Autorenporträt
Graduada em Engenharia Cartográfica pela FCT/UNESP (2002), Mestrado (2005) e Doutorado (2011) em Ciências Cartográficas pela FCT/UNESP. Atualmente é professora assistente do curso de Engenharia de Energia da UNESP de Rosana. Atua em análise de imagens multiespectrais, classificação de imagens e inferência espacial por Redes Neurais Artificiais.