Abstract:
Esse trabalho tem como objetivo avaliar a distribuição de sedimentos no leito do Canal São Gonçalo, através da aplicação de um sistema de classificação acústica de superfícies submersas. Localizado entre os municípios de Rio Grande e Pelotas, funciona como elo hídrico entre a Laguna dos Patos e a Lagoa Mirim, fazendo parte da província costeira do Rio Grande do Sul. Um total de 44 amostras foram coletadas e analisadas por peneiramento e pipetagem. Em seguida, os sedimentos encontrados foram classificados através do diagrama de Shepard, variando entre areia e silte. Para a classificação acústica foi utilizado o software QTC SIDEVIEW que utiliza como fonte de dados as imagens produzidas pelo sonar de varredura lateral. As características acústicas são extraídas de uma base de dados segmentada na forma de pixels e reduzida às três componentes principais através dos algoritmos do software e agrupadas em classes distintas, representadas numa escala de similaridades de cores para classes acústicas também similares. Os arquivos de dados de saída do programa com as classes obtidas são exportadas no formato ASCII, podendo ser mapeadas em qualquer ferramenta SIG. Os dados foram interpolados pelo software QTC CLAMS e sobrepostos a imagens obtidas no GOOGLE, o qual foi adotado como mapa-base. Os resultados obtidos mostram que, com um número reduzido de amostras, foi possível classificar e mapear uma área de aproximadamente 30 km do canal, com dados oriundos de apenas um dia de imageamento pelo sonar.
This work's objective was to evaluate sediment distribution of the São Gonçalo Canal's bed, through the application of a submerged surfaces acoustic classification system. Located between the cities of Rio Grande and Pelotas, this Canal serves as a hydrological link between Patos Lagoon and Mirim Lake, being a part of Rio Grande do Sul state's coastal province. A total 44 samples were collected and analyzed by sieving and pipetting. A fterwards, sediments were classified through Shepard's diagram varying between sand and silt. For acoustic classification, software QTC SIDEVIEW, which utilizes as a data source images produced by a side scan, sonar, was utilized. Acoustic characteristics are extracted from a segmented database in the form of pixels and reduced to the three main components through the software's algoritms, and grouped in distinct classes, represented in a color similarity scale for similar acoustic classes. The resulting data archives are exported in the ASCII format, with the possibility of being mapped in any GIS tool. Data were interpolated by software QTC CLAMS and overlapped on images obtained froom GOOGLE, which was adopted as a base-map. The obtained results demosntrate that, with a reduced number of samples, it was possible to classify and map an area of approximately 30 km of the Canal, with data from only one day of sonar imaging.
