Emprego de SAS interferométrico e MBES para identificação de áreas de possíveis corais em águas profundas

Abstract

A exploração de petróleo e gás no Brasil tem um importante papel na economia nacional e dentre as diferentes etapas que compõem a cadeia produtiva para a obtenção de produtos e derivados, o conhecimento do fundo marinho e das feições naturais ou artificiais que o compõem, é essencial para garantir operações seguras aos operadores e ao meio ambiente. Nesse sentido, o levantamento hidrográfico permite conhecer o ambiente marinho e seus constituintes. Além disso, os Veículos Autônomos Subaquáticos (AUVs) acoplados com o Sonar de Abertura Sintética Interferométrico (SAS interferométrico) e Ecobatímetro Multifeixe (MBES) vem sendo bastante utilizados nesses levantamentos, devido aos ganhos na resolução e maior taxa de cobertura das áreas levantadas. Ante o exposto, a pesquisa teve como objetivo realizar a classificação semiautomática de possíveis ocorrências de corais em águas profundas, considerando os dados provenientes dos sensores HISAS 1030 e EM 2040, acoplados a bordo do AUV, através do classificador Random Forest, com as abordagens de classificação pixel a pixel e por Análise de Imagem Baseada em Objetos (OBIA), bem como uma reclassificação das áreas de sombra com auxílio do parâmetro de índice de posição batimétrica. Os resultados encontrados em termos quantitativos e qualitativos evidenciaram que dentre as metodologias aplicadas a classificação por OBIA apresentou melhor desempenho, com acurácia de 90,87% de acertos. Já os parâmetros empregados no modelo para uma reclassificação dos polígonos inicialmente conhecidos como sombra, conseguiu de forma assertiva classificar 30,84% dos dados. Em síntese, os resultados apontam que as técnicas aplicadas são satisfatórias quando se deseja realizar a classificação semiautomática de possíveis corais e áreas de sombras, visto que possibilitaram a delimitação dos alvos de interesse de forma eficiente e com mais agilidade. Palavras-chave: AUV; SAS interferométrico; MBES, Recifes de corais, Sombras.

Oil and gas exploration in Brazil plays a crucial role in the national economy. Among the various stages in the production chain to obtain products and derivatives, knowledge of the seabed and its natural or artificial features is essential to ensure safe operations for operators and the environment. In this context, hydrographic surveys allow us to understand the marine environment and its constituents. Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) equipped with Interferometric Synthetic Aperture Sonar (interferometric SAS) and Multibeam Echo Sounder (MBES) have been widely used in these surveys due to their high resolution and greater coverage rate. This research aimed to conduct a semi-automatic classification of potential coral occurrences in deep waters, using data from the HISAS 1030 and EM 2040 sensors onboard the AUV. The classification was performed using the Random Forest classifier, with both pixel-by-pixel and Object-Based Image Analysis (OBIA) approaches, along with the reclassification of shadow areas using the bathymetric position index parameter. The quantitative and qualitative results showed that among the applied methodologies, OBIA classification performed best, with an accuracy of 90.87%. The parameters used in the model successfully reclassified 30.84% of the initially identified shadow polygons. In summary, the results indicate that the applied techniques are effective for the semi-automatic classification of potential corals and shadow areas, allowing for efficient and agile target delimitation. Keywords: AUV; interferometric SAS; MBES; Coral reefs; Shadows.