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Technological advances in bathymetric equipment, positioning capacity, data processing, as well as the development of new ways of obtaining depth and other ways of exploring the submerged bottom, have been noticed in recent years. It is known that acoustic remote sensing is the most widely used technique for depth measurement. Survey systems can be embedded on various platforms and also provide different accuracies. Coupled to these systems are also Global Navigation Satellite System (GNSS), auxiliary sensors and speed profilers, improving the accuracy of the data obtained. Alternatively to the use of echo sounders, optical sensing (active and passive sensors) or satellite radar altimetry can be used to estimate depth. Thus, this study aims to present an overview of bathymetric survey methodologies, as well as the evolution of the use of sounding platforms, systems and sensors and various existing technologies. In addition, the main uncertainties involved and the advantages and disadvantages of the available solutions are also evidenced, providing the reader the ability to choose the most appropriate technique.

A hidrografia consiste em uma ciência correlacionada a geografia física, que estuda todos os tipos e variações de corpos aquáticos. Para uma descrição coerente do fundo submerso, comumente utilizam-se embarcações tripuladas equipadas com sistemas de sondagem para a realização de um levantamento hidrográfico. Todavia, a dificuldade de acesso às áreas remotas, ou até mesmo a insegurança existente pelo fato de a localidade oferecer risco aos tripulantes fez com que o uso de veículos autônomos não tripulados se tornasse cada vez mais comum. Nessa conjuntura, sabe-se que os levantamentos hidrográficos conduzidos por essas plataformas, assim como qualquer outro tipo de levantamento, conterão incertezas que irão afetar diretamente os dados batimétricos. Diante disso, este artigo objetiva apresentar uma metodologia para avaliação teórica da Incerteza Propagada Total (IPT) de sistema de sondagem batimétrica embarcados em ASV's (Autonomous Surface Vessel), bem como validar o modelo teórico por meio da confrontação dos resultados obtidos com as incertezas amostrais adquiridas em um levantamento batimétrico realizado na Laguna da Jansen em São Luís-MA. Os resultados evidenciaram que o modelo de incertezas teórico é coerente com as incertezas amostrais obtidas.

O levantamento batimétrico é parte integrante do estudo da hidrografia e consequentemente dos corpos d’água existentes. Ultimamente, tem sido notória a disseminação da importância da preservação dos corpos hídricos existentes no planeta. Nesse âmbito, os levantamentos batimétricos são a peça chave para o cálculo do assoreamento ao longo dos anos, estimativa de volume, erosão nas bordas, cálculo dos sedimentos em suspensão, dentre outros. Esses estudos são realizados, usualmente, por meio de ecobatímetros, os quais utilizam da onda sonora para obtenção da profundidade. Todavia, os levantamentos com esses equipamentos são demorados e na maioria das vezes possuem um custo elevado. Dessa forma, com o avanço tecnológico, inúmeros trabalhos nessa área já foram feitos com dados de sensoriamento remoto, muitos utilizando imagens orbitais. Com o surgimento dos RPA’s (Remotely Pilot Aircraft), incontáveis benefícios para o mapeamento costeiro podem ser obtidos, principalmente no quesito agilidade. Diante do exposto, o presente estudo tem como objetivo principal a avaliação da estimativa da batimetria obtida com o sensor multiespectral Micasense vinculado a uma aeronave autônoma não tripulada. Os resultados encontrados mostraram que a metodologia descrita, em conjunto com o sensor escolhido, pode ser empregada em diversos estudos de cunho ambiental ou que objetivam a melhor gestão de recursos hídricos, sobretudo em águas límpidas. Todavia, deve-se existir alguns cuidados principalmente na execução do levantamento aerofotogramétrico, atentando-se para o fato de que diferentes locais irão conter diferentes taxas de componentes opticamente ativos e consequentemente resultados distintos.

How to cite this article: ANDRADE, L.C. et al. On the use of artificial neural networks in remotely piloted aircraft acquired images for estimating reservoir's bathymetry.