Lira, Fátima Cristina Gomes PonteSilveira, Tanya Mendes, 1978-Castro, Pedro Miguel Nunes e2023-09-142023-09-1420232022http://hdl.handle.net/10451/59283Tese de mestrado, Geologia do Ambiente, Riscos Geológicos e Ordenamento do Território, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasCom este estudo pretendeu-se realizar uma análise do potencial de imagens de satélite para a delimitação da área útil de praias e a monitorização da sua evolução a curto (sazonal) e longo prazo (multidecadal). Para tal, foram estudados setores costeiros com características geomorfológicas distintas e explorados diferentes métodos e ferramentas que concorrem para a delimitação da área útil de praias. As etapas deste trabalho passaram pela seleção das séries de satélites a utilizar, dos indicadores geomorfológicos mais adequados para o estudo, e a análise de: duas ferramentas de extração e monitorização da linha de costa; perfis espetrais; e da extração de indicadores a partir da elaboração de índices espetrais de diferença normalizada (NDI). A primeira etapa de análise consistiu na manipulação das ferramentas CASSIE e CoastSat, que recorrem a imagens dos satélites Landsat e Sentinel-2 da base de dados do GEE para que, através de técnicas distintas, extraiam a linha de costa de forma semi-automática. O uso de diferentes operações de processamento, métodos de classificação e índices espetrais utilizados pelas ferramentas, foram avaliados quanto à eficiência na extração da linha de costa em imagens Landsat-5 e Landsat-8. A segunda etapa de análise passou pela manipulação em ambiente ArcGIS Pro de imagens das diferentes bandas do visível e infravermelho do satélite Sentinel-2, para elaboração de perfis de assinatura espetral bem como de índices espetrais NDI. Estes índices foram elaborados a partir de combinações entre bandas do visível e infravermelho para avaliar a possibilidade de, a partir de um limiar predefinido de zero, estes permitissem extrair os indicadores previamente selecionados. Os resultados obtidos nas duas etapas foram comparados e a validação foi efetuada através do erro quadrático médio dos desvios (EQM) em relação a uma linha de referência, manualmente digitalizada sobre as imagens de satélite, e ainda, com dados obtidos no campo.This study aimed to perform an analysis of the potential of satellite imagery in the delimitation of the beach recreational area and the monitoring of its evolution short (seasonal) and long term (multidecadal) evolution. To this end, coastal sectors with distinct geomorphological characteristics were studied and different methods and tools that contribute to the delimitation of the beach recreational area were explored. The stages of this work included the selection of the satellite series to be used, the most appropriate geomorphological indicators for this study, and the analysis of: two tools used in the extraction and monitoring of the coastline; spectral profiles; and the extraction of indicators from the elaboration of spectral indices of normalized difference (NDI). The first stage of analysis consisted in the manipulation of the CASSIE and CoastSat tools, which use images from the Landsat and Sentinel-2 satellites of the GEE database for semi-automatic extraction of the shoreline through different techniques. The use of different processing operations, unsupervised and supervised classification methods, and spectral indices, used by the tools, were evaluated for their efficiency in extracting the shoreline in Landsat-5 and Landsat-8 images. The second stage of analysis involved the manipulation in ArcGIS Pro of images from the different visible and infrared bands of the Sentinel-2 to elaborate spectral signature profiles as well as NDI spectral indices. These indices were elaborated from combinations between visible and infrared bands to evaluate the possibility that, from a predefined threshold of zero, they would allow the extraction of the previously selected indicators. The results obtained in the two stages were compared (only in relation to the CoastSat tool) and validation was carried out through the root mean square error (RMSE) in relation to a reference line, manually digitized on the satellite images, and also with field data.porÁrea útil de praiasIndicadoresImagens de satéliteCASSIECoastSatTeses de mestrado - 2023master thesis203500237