CARACTERIZAÇÃO DE ÓLEO NA SUPERFÍCIE DO MAR DO GOLFO DO MÉXICO COM ATRIBUTOS ESPACIAIS UTILIZANDO IMAGENS SAR: ABORDAGEM COM DIAGRAMAS DE ESPAÇOS DE ESTADOS DEFASADOS E SEMIVARIOGRAMAS
CARACTERIZAÇÃO DE ÓLEO NA SUPERFÍCIE DO MAR DO GOLFO DO MÉXICO COM ATRIBUTOS ESPACIAIS UTILIZANDO IMAGENS SAR: ABORDAGEM COM DIAGRAMAS DE ESPAÇOS DE ESTADOS DEFASADOS E SEMIVARIOGRAMAS
Autor
Gabrielle de Souza Brum
Resumo
Esta dissertação tem por objetivo a melhoria no processo de caracterização de óleo na superfície do mar utilizando imagens SAR (Radar de Abertura Sintética), buscando o aumento na acurácia da classificação da origem da mancha de óleo (natural ou antrópica). Foi gerado um conjunto de atributos espaciais combinando de maneira inédita semivariogramas e diagramas de espaços de estados defasados. O método proposto visa contribuir de maneira significativa para o monitoramento do fenômeno de exsudação de óleo, que é de grande importância científica e ambiental. Tal resultado pode fornecer subsídios para auxiliar o entendimento da dinâmica de sistemas petrolíferos ativos, reduzindo o risco exploratório no processo de tomada de decisão. Alvos distintos exibem semivariogramas com diferentes parâmetros geoestatísticos, expressando modelos contrastantes de correlação espacial dos dados. Foi observado ainda que as trajetórias desenvolvidas pelos alvos “mar”, “exsudação” e “derrame” em seus diagramas de espaços de estados defasados apresentam comportamentos diagnósticos.
Abstract
This dissertation aims to improve the process of characterizing oil on the sea surface using Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery, seeking to increase the accuracy of oil slick classification as natural or anthropogenic. A set of spatial attributes was obtained using semivariograms and phase-space pictures. This novel approach demonstrated potential to add value for monitoring seepage phenomena, which is of great scientific and environmental importance. Achieved results can be used operationally as an aid to the understanding of active petroleum systems, reducing exploratory risk in the decision-making process. Different targets display semivariograms with distinct geostatistical parameters, expressing contrasting models of spatial data correlation. Research results indicate that the trajectories developed by the targets “sea”, “seepage slick” and “oil spill” in their phase-space pictures showed diagnostic behaviors.
