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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/22538
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Title: Análise multitemporal da recuperação das áreas impactadas pelo processo de exploração e produção de petróleo e gás natural na Floresta Amazônica
Authors: Moreira, Emmanuel Carlos Guimarães
Orientador(es):: Bias, Edilson de Souza
Assunto:: Álgebra linear
Petrobrás
Recuperação de áreas degradadas
Gás natural
Issue Date: 14-Feb-2017
Citation: MOREIRA, Emmanuel Carlos Guimarães. Análise multitemporal da recuperação das áreas impactadas pelo processo de exploração e produção de petróleo e gás natural na Floresta Amazônica. 2016. xiv, 93 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Abstract: A produção de petróleo e gás natural tem uma demanda crescente na região amazônica e conta com importantes infraestruturas de escoamento (oleoduto e gasoduto) interligados na Base de Operações da Petrobras no Amazonas. O crescimento da exploração de petróleo e gás natural no Estado do Amazonas aumenta o desmatamento da floresta sob agravantes circunstâncias, pois os Programas de Recuperação das Áreas Degradadas (PRAD) perdem sua eficácia, devido à falta de gestão, à remoção do horizonte superficial do solo, aos aterramentos e a alta compactação aplicada para suportar maquinários de extremo peso, vinculados, ainda, às condições climáticas, geomorfológicas e ao difícil acesso às clareiras remotas. Este estudo utilizou o Modelo Linear de Mistura Espectral – MLME, para a identificação das áreas de exploração mineral da Petrobras/BR e análise do desenvolvimento de recuperação das clareiras. Assim, foi realizado o processamento digital da imagem com a remoção dos ruídos (MNF), a identificação dos endmembers (PPI), a visualização das classes por meio do n-d visualizer e a classificação da imagem com os algoritmos SAM e SFF. Logo após foi realizada a identificação das classes, divididas em: vegetação, solo exposto, asfalto e água. Os resultados foram exportados para o software ArcGis 10.2, no qual houve a espacialização das áreas desmatadas para a verificação do aumento do número de clareiras e análise da eficácia dos PRADs. A qualidade dos dados foi verificada com a aplicação de uma Matriz de Confusão e do Índice Kappa. Os resultados do algoritmo SFF foram insatisfatórios, o que motivou a redução das categorias visando diminuir a mistura espectral para melhorar os resultados. O algoritmo SAM foi efetuado com um número inicial de 06 classes (vegetação, corte raso, solo exposto, asfalto, rio Urucu e rio Tefé), o qual foi reduzido para um total de 04 classes (vegetação, solo exposto, asfalto, corpos d’água). E, assim, demonstrou um resultado satisfatório no delineamento das feições, apontando o aumento do número de clareiras decorrentes de novas frentes de exploração (de 65 para 123) e, também, o resultado diminuto da revegetação alcançada pelos PRADs. Portanto, concluiu-se com este estudo que nos últimos 15 anos houve um aumento expressivo no número de clareiras; as condições físicas e as alterações provocadas pelo desmatamento impedem a recuperação das áreas degradas e a classificação das clareiras a partir do Spectral Angle Mapper (SAM) alcançou um bom delineamento das áreas de solo exposto, quantificando uma área degradada total de 224,55ha.
Abstract: The oil and natural gas have a growing demand in the Amazon region and has significant infrastructure flow (Pipeline and Gas Pipeline) interconnected in Petrobras Operations Base – Geologist Pedro de Moura (BOGPM). The growth of oil and natural gas exploration in Amazonas state increase forest clearing under aggravating circumstances. The Degraded Areas Recovery Program (DARP) lose their effectiveness due to lack of management and also because of the high compaction process applied in the soil to support machinery extremely heavy, added to this the climate and geomorphological conditions, as well the difficult access to remote clearings. This study used the Linear Spectral Mixture Model - LSMM, to identify the areas of mineral exploration of Petrobras/BR and analysis of the clearings recovery development. It was carried out the digital processing of the image by removing noise (MNF), the identification of endmembers (PPI), the display of classes by n-d visualizer and a image classification with algorithms SAM and SFF. Soon after it was carried out the identification of classes, divided into: vegetation, bare soil, asphalt and water. The results were exported to ArcGis 10.2 software, in which there was a spatial distribution of deforested areas to check the increase number of clearings and the efficacy of analysis of DARP. The quality of data was verified with the application of a confusion matrix and Kappa Index. The results of SFF algorithm were unsatisfactory, which led to the reduction of categories in order to decrease the spectral mixture to improve results. The SAM algorithm was performed with an initial number of 06 classes (vegetation, clear-cut, exposed soil, asphalt, river Urucu and river Tefé, which was reduced to a total of 04 classes (vegetation, exposed soil, asphalt and bodies of water). Thus it was demonstrated a satisfactory result in the delineation of the features, pointing to the increased number of clearings from new exploration fronts (65 to 123) and also the tiny result of revegetation achieved by DARP. Therefore, this study concluded that over the past 15 years there has been a significant increase in the number of clearings; physical conditions and the alterations caused by deforestation hinder the recovery of degraded areas, and the classification of clearings from the Spectral Angle Mapper (SAM) achieved a good design of exposed soil areas, quantifying a degraded area total of 224,55ha.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2016.
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Appears in Collections:IG - Mestrado em Geociências Aplicadas (Dissertações)

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