Banca de DEFESA: MATEUS RIBEIRO DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MATEUS RIBEIRO DA SILVA
DATA : 27/02/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Auditório do CCET
TÍTULO:

AVALIAÇÃO COMPARATIVA ENTRE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E REGRESSÃO LINEAR NA ESTIMATIVA DE BATIMETRIA DERIVADA DE SATÉLITE: IMPLICAÇÕES PARA A CARACTERIZAÇÃO MORFOLÓGICA DA PLATAFORMA CONTINENTAL RASA ADJACENTE A CAIÇARA DO NORTE/RN E SÃO BENTO DO NORTE/RN

PALAVRAS-CHAVES:

Batimetria derivada de satélite; Redes Neurais Artificiais (RNA); Monitoramento costeiro

PÁGINAS: 97
RESUMO:

A elevada complexidade e o alto custo dos métodos tradicionais de levantamento hidrográfico em águas rasas representam um desafio significativo para a obtenção de dados batimétricos. Nesse contexto, este estudo teve como objetivos comparar o desempenho de Redes Neurais Artificiais (RNA) e da regressão linear, avaliar a influência de diferentes sensores orbitais e analisar a relação entre profundidade e precisão das estimativas no âmbito da batimetria derivada de satélite (Satellite-Derived Bathymetry – SDB). Para isso, foram processadas imagens dos sensores Landsat 8 e Sentinel-2A, com aplicação de correções geométricas e radiométricas. Os modelos de RNA empregaram arquiteturas Perceptron Multicamadas com três camadas ocultas, enquanto a regressão linear utilizou transformações logarítmicas aplicadas às bandas espectrais. Os resultados evidenciaram a superioridade das RNA, que apresentaram raiz do erro quadrático médio (RMSE) de 4,10 m para o Landsat 8, em contraste com 9,71 m obtidos pela regressão linear. O Landsat 8 apresentou desempenho superior ao Sentinel-2A, contrariando expectativas relacionadas à vantagem da maior resolução espacial. A análise estratificada por faixas de profundidade revelou padrões consistentes, com erros mínimos em águas muito rasas (0–25 m) e aumento exponencial dos erros acima de 40 m, indicando limitações associadas à penetração da luz na coluna d’água. Esses resultados estão em consonância com estudos internacionais de SDB e evidenciam desafios adicionais em ambientes caracterizados por elevada turbidez ou substratos bentônicos complexos. Os resultados indicam que as RNA constituem uma ferramenta viável para o mapeamento batimétrico costeiro e para o monitoramento ambiental em ambientes rasos, alcançando precisão submétrica em profundidades muito reduzidas. Em conformidade com as diretrizes da Organização Hidrográfica Internacional (IHO), a batimetria derivada de satélite não se destina a substituir levantamentos hidrográficos convencionais, mas a complementá-los, especialmente em regiões com escassez de dados in situ. Em função de sua resolução espectral, o Landsat 8 destaca-se como sensor prioritário para aplicações de SDB em regiões como a plataforma continental potiguar, apoiando atividades de monitoramento ambiental e planejamento de empreendimentos eólicos offshore. A integração de dados multissensores e a incorporação de ajustes baseados em princípios físicos podem contribuir para a redução da incerteza em maiores profundidades, ampliando a aplicabilidade da SDB em iniciativas de mapeamento e monitoramento em escalas regionais e globais

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2218779 - HELENICE VITAL
Externo ao Programa - 1858120 - DAVID MENDES - UFRNExterno à Instituição - THIAGO AUGUSTO BEZERRA FERREIRA