“Identificação de Feições Anômalas dos Sistemas de Drenagem na Região do Alto Juruá – AC/AM, Utilizando Dados de Sensoriamento Remoto (Feature identification of anomalous drainage systems in the region of Alto Juruá - AC / AM, using remote sensing data)

Autores

  • Maria Madalena Sousa UFMS

DOI:

https://doi.org/10.5935/1984-2295.20160085

Palavras-chave:

SRTM, Tectônica, paleocanais, sensoriamento remoto.

Resumo

Caracterizar rede de drenagens atuais, principalmente em áreas complexas e de baixo relevo, como é o caso da Amazônica, favorecem na identificação de fatores que controlaram a sua transformação ao longo do tempo, já que são sistemas sensíveis á deformações crustais. Inúmeros trabalhos que envolveram o mapeamento de feições fluviais atuais e pretéritas na Amazônia têm balizado discussões que envolvem a formação e evolução dos sistemas de drenagem amazônicos. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo identificar e analisar as anomalias de drenagem da área denominada Alto Juruá do Sistema de drenagem do Rio Juruá nos estados do Acre e Amazonas, utilizando diferentes dados de Sensoriamento Remoto e processamento digital de imagens. Este trabalho baseia-se no processamento digital de análise de modelos digitais de elevação (MDE) provenientes da SRTM e utilização de dados complementares como rede de drenagem no formato shapfile. Os resultados da análise morfoestrutural dos sistemas de drenagem do Rio Juruá com apoio de dados de sensoriamento remoto permitiu concluir que o Alto Juruá apresenta fortes evidências de feições tectônica afetando a paisagem. As anomalias de drenagem se distribuem ao longo de toda a área de estudo. De maneira geral, as análises dos padrões de drenagem, lineamentos e anomalias, realizadas na bacia, demonstram forte condicionamento das estruturas na rede de drenagem.

 

 

A B S T R A C T

Characterize current drainage network, especially in complex and sunken areas, such as the Amazon favor the identification of factors which control the processing over time, since they are sensitive systems will crustal deformations. Countless studies involving the mapping of current and previous fluvial features in the Amazon have marked discussions involving the formation and evolution of Amazonian drainage systems. In this context, this paper aims to identify and analyze anomalies drainage area called Alto Juruá Juruá River drainage system in the states of Acre and Amazonas, using different remote sensing data and digital image processing. This work is based on digital processing analysis of digital elevation model (DEM) from SRTM and use of additional data as drainage network in shapfile format. The results of morphostructural analysis of the Juruá River drainage systems with remote sensing data support concluded that the High Juruá presents strong evidence of tectonic features affecting the landscape. The drainage anomalies are distributed throughout the study area. Overall, the analysis of drainage patterns, guidelines and anomalies, performed in the basin, demonstrate strong conditioning of structures in the drainage network.

Keywords: lineaments; SRTM; paleo; neotectonics.

 

 

Biografia do Autor

Maria Madalena Sousa, UFMS

Maria Madalena de Sousa

Graduação em Geografia - UFMS

Pos-Graduação em Geografia – UNESP

Mestranda em Geografia – UFMS

Educadora na Secretaria da Educação do Estado de São Paulo.

Praça Monsenhor Ernesto Arantes, 181 – Paraibuna – SP – Cep: 12260-000

madysousa@gmail.com

 

Wallace de Oliveira

Doutorado em Geografia - UNESP

Professor Adjunto na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, UFMS - Campus de Três Lagoas, Departamento de Ciências Humanas.

OLINTO MANCINI 1662, COLINOS, 79620-080 - Tres Lagoas, MS - Brasil - Caixa-postal: 210.

wallaceoliveira@hotmail.com

 

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Publicado

2016-08-05

Como Citar

Sousa, M. M. (2016). “Identificação de Feições Anômalas dos Sistemas de Drenagem na Região do Alto Juruá – AC/AM, Utilizando Dados de Sensoriamento Remoto (Feature identification of anomalous drainage systems in the region of Alto Juruá - AC / AM, using remote sensing data). Revista Brasileira De Geografia Física, 9(4), 1254–1267. https://doi.org/10.5935/1984-2295.20160085

Edição

Seção

Hidrogeografia e Recursos Hídricos

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