@MastersThesis{Nagel:2021:CaStUs,
author = "Nagel, Gustavo Willy",
title = "Amazonian Juru{\'a} river meander migration impact on riverine
communities: a case of study using remote sensing time series and
cloud computing",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2021",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2021-02-25",
keywords = "Google Earth Engine, floodplains, Landsat, v{\'a}rzeas.",
abstract = "River meander migration promotes the formation of exceedingly
sinuous rivers resulting in oxbow floodplain lakes. These riparian
environments support communities that live along the river banks
by providing reliable fishery and thus economic and food security.
Meander migration results from erosion, sedimentation, and cutoffs
that naturally change the floodplain geomorphology affects the
dynamic of local communities and ultimately forces them to move to
other banks or nearby cities. The erosion process, for example,
might promote the loss of land on community shores and increase
the risk of inundation frequency and severity. Sedimentation might
gradually increase the distance between the river channel and
communities settlements, reducing their access to the river.
Moreover, cutoff events, when the river favors a shorter path,
might reduce the community access to the main river, and with
time, totally isolate the population. In this context, communities
that live along the Amazonian Juru{\'a} River banks, one of the
most sinuous rivers on Earth, are vulnerable to the negative
effects of the meander migration. Giving the size of the Amazon
Basin rivers, it is not easy to monitor this process to prevent
damages to the riverine population. Although not properly
explored, remote sensing and cloud computing are promising for the
study of the floodplains dynamics and their relationship with
residents. In this research, we investigated the river meander
impacts on local communities along the main Juru{\'a} Basin river
channels. For that, the study consisted in (i) the development of
an automatic algorithm to measure the river meander migration
using cloud computing and Landsat time series, (ii) the
identification of the number of communities affected by erosion
and sedimentation along the Juru{\'a} River, (iii) the
development of an easy-to-use methodology to predict the year of
neck cutoff occurrence using remote sensing time series. (i) The
Water Surface Change Detection Algorithm (WSCDA) identified
meander migration areas along the Juru{\'a} River, with omission
and commission errors lower than 13.44% and 7.08%, respectively.
(ii) There are 369 rural communities without road access along the
Juru{\'a} banks, the majority of which located in stable regions
(58.8%). Those located on unstable reaches represent almost 40 %,
divided into communities living in sedimentation (26.02%), and
erosion areas (15.18%). This result suggests that the riverine
population can make decisions based on their empirical knowledge
and develop successful adaptations to the environment.
Furthermore, larger communities (more than 20 houses), tend to
live in more stable locations (70% of the total large
communities), when compared to middle size (11-20 houses = 63.2%)
and small communities (1-10 houses = 55.6%). (iii) The methodology
for predicting the year of neck cutoff occurrence was accurate (Rē
=0.79 and MAPE = 13%) within 20 years. We identified migration
rates previous to cutoffs ranging from 3 to 29 m/year along the
Juru{\'a} Basin. The cutoff prediction methodology was then
applied in river sections with potential community impact. The
results in all sections promote essential knowledge about the
relationship between local communities and the river meander
migration and aim to support local planning to improve communities
resilience. Furthermore, the proposed WSCDA might be used to
measure river morphology dynamics of water resources in different
regions, with the potential to assess the impact on different
riverine communities worldwide. RESUMO: O processo de
migra{\c{c}}{\~a}o de rios promove a forma{\c{c}}{\~a}o de
canais extremamente sinuosos e lagos de v{\'a}rzea. Esses
ambientes fluviais sustentam comunidades ribeirinhas por meio da
pesca, garantindo seguran{\c{c}}a econ{\^o}mica e alimentar. A
migra{\c{c}}{\~a}o de meandros dos rios {\'e} resultado de
processos de eros{\~a}o, sedimenta{\c{c}}{\~a}o e corte de
meandros (do ingl{\^e}s cutoff) que mudam naturalmente a
geomorfologia da plan{\'{\i}}cie de inunda{\c{c}}{\~a}o,
afetando a din{\^a}mica das comunidades locais e, por fim,
for{\c{c}}ando-as a se deslocarem para outras margens ou cidades
pr{\'o}ximas. O processo de eros{\~a}o, por exemplo, pode
promover a perda de terras nas margens da comunidade e aumentar o
risco, frequ{\^e}ncia e severidade das inunda{\c{c}}{\~o}es. A
sedimenta{\c{c}}{\~a}o, por outro lado, pode aumentar
gradualmente a dist{\^a}ncia entre o canal do rio e os
assentamentos das comunidades, reduzindo o acesso ao rio.
Al{\'e}m disso, eventos de corte de meandro, quando o rio
favorece um caminho mais curto, podem reduzir o acesso da
comunidade ao rio principal e, com o tempo, isolar totalmente a
popula{\c{c}}{\~a}o. Nesse contexto, as comunidades que vivem ao
longo das margens do rio Juru{\'a}, um dos rios mais sinuosos do
planeta, s{\~a}o altamente vulner{\'a}veis aos efeitos negativos
da migra{\c{c}}{\~a}o de meandros. Dadas as dimens{\~o}es dos
rios da Bacia Amaz{\^o}nica, acompanhar esses processos de forma
a evitar danos {\`a} popula{\c{c}}{\~a}o ribeirinha {\'e}
complexo e dispendioso. Embora n{\~a}o sejam devidamente
explorados, a combina{\c{c}}{\~a}o de sensoriamento remoto e
computa{\c{c}}{\~a}o em nuvem {\'e} promissora para estudar
plan{\'{\i}}cies aluviais din{\^a}micas e sua
rela{\c{c}}{\~a}o com os ribeirinhos. Nesta pesquisa,
investigaram-se os impactos do meandramento dos rios nas
comunidades locais ao longo dos principais canais da Bacia do
Juru{\'a}. Para tanto, o estudo consistiu no (i) desenvolvimento
de um algoritmo autom{\'a}tico para medir a migra{\c{c}}{\~a}o
do meandro do rio usando computa{\c{c}}{\~a}o em nuvem e
s{\'e}ries temporais Landsat, (ii) identifica{\c{c}}{\~a}o do
n{\'u}mero de comunidades afetadas pela eros{\~a}o e
sedimenta{\c{c}}{\~a}o ao longo do rio Juru{\'a}, (iii)
desenvolvimento de uma metodologia de f{\'a}cil uso para prever o
ano de ocorr{\^e}ncia de cutoff usando s{\'e}ries temporais de
sensoriamento remoto. (i) O Algoritmo de Detec{\c{c}}{\~a}o de
Mudan{\c{c}}a da Superf{\'{\i}}cie da {\'A}gua (do ingl{\^e}s
WSCDA) identificou {\'a}reas de migra{\c{c}}{\~a}o de meandros
ao longo do rio Juru{\'a}, com erros de omiss{\~a}o e
comiss{\~a}o inferiores a 13,44% e 7,08%, respectivamente. (ii)
Foram mapeados 369 comunidades rurais sem acesso rodovi{\'a}rio
ao longo das margens do Juru{\'a}, a maioria localizada em
regi{\~o}es geomorfologicamente est{\'a}veis (58,8%). Aqueles
localizados em trechos inst{\'a}veis representam quase 40%, e
podem ser divididos em comunidades vivendo em {\'a}reas de
sedimenta{\c{c}}{\~a}o (26,02%) e em {\'a}reas de eros{\~a}o
(15,18%). Esse resultado sugere que a popula{\c{c}}{\~a}o
ribeirinha toma decis{\~o}es com base em seu conhecimento
emp{\'{\i}}rico da plan{\'{\i}}cie e desenvolve
adapta{\c{c}}{\~o}es bem-sucedidas ao meio ambiente. Al{\'e}m
disso, comunidades maiores (mais de 20 casas) tendem a viver em
locais mais est{\'a}veis (70% das maiores comunidades), quando
comparadas a comunidades de tamanho m{\'e}dio (11-20 casas =
63,2%) e comunidades pequenas (1-10 casas = 55,6%). (iii) A
metodologia para prever o ano de ocorr{\^e}ncia do corte de
meandro teve boa acur{\'a}cia (Rē = 0,79 e MAPE = 13%) para
cutoffs previstos num per{\'{\i}}odo de 20 anos. Taxas de
migra{\c{c}}{\~a}o anteriores a cutoff variam de 3 a 29 m / ano
ao longo da Bacia do Juru{\'a}. A metodologia de previs{\~a}o de
corte foi ent{\~a}o aplicada em se{\c{c}}{\~o}es de rio com
potencial impacto na comunidade. Os resultados em todas as
se{\c{c}}{\~o}es promovem essencial conhecimento sobre a
rela{\c{c}}{\~a}o entre as comunidades locais e a
migra{\c{c}}{\~a}o dos meandros do rio e podem apoiar o
planejamento local para melhorar a resili{\^e}ncia dessas
comunidades. Al{\'e}m disso, o WSCDA proposto pode ser usado para
medir a din{\^a}mica da morfologia de rios em diferentes
regi{\~o}es, com o potencial de avaliar o impacto em diferentes
comunidades ribeirinhas em todo o mundo.",
committee = "Barbosa, Cl{\'a}udio Clemente Faria (presidente) and Novo, Evlyn
M{\'a}rcia Le{\~a}o de Moraes (orientadora) and Martins, Vitor
Souza (orientador) and Silva, Jo{\~a}o Vitor Campos e and Bonnet,
Marie Paule",
englishtitle = "Impacto da migra{\c{c}}{\~a}o do rio Amaz{\^o}nico Juru{\'a}
em comunidades ribeirinhas: um estudo de caso usando s{\'e}ries
temporais de sensoriamento remoto e computa{\c{c}}{\~a}o em
nuvem.",
language = "en",
pages = "99",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/448DFQL",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/448DFQL",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "09 maio 2024"
}