Dados EASE-grid do Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) e imagens classificadas ASAR wideswath (WS), cobrindo a Península Antártica (PA), foram processadas e usadas em um Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para a análise subpixel da Zona Superficial de Neve Úmida (ZSNU) em imagens SSM/I. As proporções dos componentes puros (imagens-fração) da área de estudo (ZSNU, Zona Superficial de Neve Seca e rochas) foram derivadas das imagens ASAR classificadas. As imagens-fração e imagens SSM/I co-registradas de mesma data (bandas 19H, 19V, 37H e 37V) foram usadas no MLME para estimar as assinaturas espectrais desconhecidas (i.e., temperatura de brilho em cada banda SSM/I). Essas assinaturas espectrais foram então usadas no MLME para estimar as imagens-fração da ZSNU, as quais foram comparadas com as imagens-fração ASAR correspondentes, por meio do cálculo do coeficiente de correlação. Foram identificadas as duas assinaturas espectrais que resultaram nos dados mais correlacionados, sendo também calculadas as correlações das imagens-fração da ZSNU resultantes do uso no MLME dos valores médio e mediano das assinaturas espectrais mais similares. Os valores medianos dessas assinaturas espectrais produziram as imagens-fração da ZSNU mais correlacionadas, que tiveram uma precisão global de classificação média (PGCM) de 95,6% e 97,3%, nas imagens de primavera e outono, respectivamente (amplitude de classes de 0,1), e uma PGCM de 72,6% nas imagens de verão (amplitude de classes de 0,2). Essas assinaturas espectrais medianas foram então usadas no MLME para estimar, com esses níveis de precisão global, a intensidade e extensão da ZSNU na PA, pelo uso de imagens calibradas SSM/I e SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer), possibilitando assim a análise diária e em nível subpixel dessa fácie superficial, de 1978 a 2008. Na análise espacial das imagens-fração da ZSNU estimadas, observou-se que o derretimento superficial médio começava no final de outubro e terminava no final de março, com auge em 7 de janeiro (cerca de 172.237 km2 ou 31,6% da área da PA). A área total mediana da ZSNU no verão foi de aproximadamente 105.100 km2. A análise de regressão com as imagens-fração dos verões entre 1978-1979 a 2007-2008 revelou a tendência de redução da área da ZSNU, totalizando 330,854 km2 nesse período. Todavia, essa tendência não é estatisticamente significante, devido à alta variabilidade interanual da área da ZSNU na PA. Forte derretimento superficial ocorreu nos verões de 1984-1985 (176.507,289 km2) e 1989-1990 (172.681,867 km2), enquanto fraco derretimento, nos verões de 1993-1994 (26.392,208 km2) e 1981-1982 (23.244,341 km2). O mais persistente e intenso derretimento superficial foi observado nas plataformas de gelo Larsen, Wilkins, George VI e Wordie e isto foi relacionado com os eventos de fragmentação e desintegração dessas massas de gelo, ocorridos nas últimas décadas. O derretimento superficial está intimamente relacionado com a estabilidade do sistema glacial antártico e com mudanças no nível médio dos mares. Esse poderia ser monitorado em toda a Antártica, por meio da análise subpixel de imagens SMMR e SSM/I proposta neste estudo. / Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) EASE-grid data and classified ASAR wideswath (WS) images, covering the Antarctic Peninsula (AP), were processed and used in a Spectral Linear Mixing Model (SLMM) for a subpixel analysis of the Wet Snow Zone (WSZ) in SSM/I images. The components’ proportions (fraction images) of the endmembers in the study area, namely WSZ, Dry Snow Zone and rock outcrops, were derived from classified ASAR images. These fraction images and co-registered SSM/I images (bands 19H, 19V, 37H and 37V), acquired on the same date, were used in the SLMM to estimate the unknown spectral signatures (i.e., brightness temperature on each SSM/I band). These spectral signatures were used to estimate WSZ fraction images, which were compared with the ASAR fraction images, by calculating the correlation coefficients. This work identified two spectral signatures that produced the most correlated data, and determined the WSZ fraction images correlations resulting from the use, in the SLMM, of the mean and median values of the most similar spectral signatures. The median values of these spectral signatures produced the most correlated WSZ fraction images, which had an average overall classification accuracy (AOCA) of 95.6% and 97.3% for spring and autumn fraction images, respectively (class range of 0.1), and an AOCA of 72.6% for summer fraction images (class range of 0.2). These median spectral signatures were then used in a SLMM to estimate accurately the WSZ intensity and its extension on the AP, by using calibrated SSM/I and SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) imageries, allowing a daily subpixel analysis of this glacier facie on the AP from 1978 to 2008. Based on the spatial analysis of the WSZ fraction images, it was observed that melt primarily takes place in late October and ends in late March, with peak on January 7th (about 172,237 km2 or 31,6% of the AP area). The WSZ median total area in summer was about 105,100 km2. Regression analysis over the 1978-1979 to 2007-2008 summers, revealed a negative interanual trend in surface melt of 330.854 km2. Nevertheless, this trend inference is not statistically significant, due to the high WSZ interanual variability. Extremely high melt occurred in the 1984-1985 (176,507.289 km2) and 1989-1990 (172,681.867 km2) summers, while extremely weak melt occurred in the 1993-1994 (26,392.208 km2) and 1981-1982 (23,244.341 km2) summers. The most persistent and intensive melt was observed on Larsen, Wilkins, George VI and Wordie ice shelves and it was related to the break-up and disintegration events that occurred on these glaciers in the last decades. Surface melting is closely related to the stability of the Antarctic glacial system and global sea level changes. It could be monitored for the whole Antarctica, by using the WSZ subpixel analysis in SMMR and SSM/I imageries proposed by this study.

Speckle é um ruído multiplicativo e aleatório, característico de imagens de radar de abertura sintética (SAR). Devido a esse ruído, até mesmo áreas com feições marcantes em superfícies contínuas (e.g., fendas nas superfícies das geleiras) são caracterizadas em imagens SAR por grande variabilidade nos números digitais e pelo efeito "sal e pimenta", comum nesse tipo de imagens. Portanto, o speckle deve ser reduzido para que as imagens SAR possam ser utilizadas em algoritmos de correlação cruzada com o objetivo de extrair informações sobre a velocidade das geleiras. Para solucionar este problema, quatro formas de utilização de um filtro adaptativo (i.e., filtro Lee) foram testadas para o pré-processamento de imagens antes da extração de vetores de velocidade de geleiras. O filtro Lee foi utilizado de duas formas: (i) uma filtragem e (ii) filtragem sucessiva (i.e., dupla filtragem). Além disso, dois parâmetros foram utilizados para informar a variabilidade dos dados: o número de looks da cena e o desvio padrão da cena. A análise dos resultados foi realizada comparando os vetores de velocidade gerados pelas imagens originais e filtradas com dados publicados sobre a dinâmica das geleiras da parte setentrional da Península Antártica. Em termos de supressão do speckle, todos os métodos produziram resultados positivos. No entanto, a dupla filtragem não preservou as bordas das fendas, fundindo as feições. Dessa forma, produtos com dupla filtragem foram descartados da análise final. Em geral, as imagens com uma filtragem apresentam melhores resultados na extração de vetores de velocidade por algoritmos de correlação cruzada que as imagens originais. Assim, a cadeia de pré-processamento incluindo uma só filtragem foi escolhida para a extração de parâmetros dinâmicos de geleiras. Quando comparados com dados já publicados, os vetores de velocidade resultantes da análise mostram um ligeiro aumento na velocidade das geleiras da área de estudo entre 2001 e 2005. / Speckle is a characteristic random noise from coherent imaging systems like synthetic aperture radar (SAR). Due to this noise, even areas with sharp features in continuous surfaces (e.g., crevasses on glaciers) will be characterized in SAR images by grainy texture and high variation in digital numbers. Therefore, the speckle must be reduced before SAR images can be used for measuring glacier velocity by image crosscorrelations algorithms. To solve this problem, four approaches based on adaptive filtering (i.e., Lee filter) were tested for data pre-processing prior to extracting the velocity fields from glaciers. The Lee filter was used in two ways: (i) one-pass and (ii) two-pass filtering. Furthermore, two parameters were used to explain the data variability: number of looks and standard deviation of the scene. Results evaluation was carrying out comparing the velocity vectors resulting from original and filtered images with published data on the dynamics of the glaciers in the northern part of the Antarctic Peninsula. In terms of speckle suppression, all approaches yielded positive results. However, the two-pass filter does not preserve the crevasses edges and the resulting images are not considered for the final result comparison. In general, images processed with one-pass filter showed better results for extraction of velocity vectors with the cross-correlation algorithm than the original ones, and were accepted for an automatic processing chain to derive dynamic parameters of glaciers. Furthermore, resulting velocity vectors agree with published data and show a slight increase in velocity between 2001 and 2005.

Speckle é um ruído multiplicativo e aleatório, característico de imagens de radar de abertura sintética (SAR). Devido a esse ruído, até mesmo áreas com feições marcantes em superfícies contínuas (e.g., fendas nas superfícies das geleiras) são caracterizadas em imagens SAR por grande variabilidade nos números digitais e pelo efeito "sal e pimenta", comum nesse tipo de imagens. Portanto, o speckle deve ser reduzido para que as imagens SAR possam ser utilizadas em algoritmos de correlação cruzada com o objetivo de extrair informações sobre a velocidade das geleiras. Para solucionar este problema, quatro formas de utilização de um filtro adaptativo (i.e., filtro Lee) foram testadas para o pré-processamento de imagens antes da extração de vetores de velocidade de geleiras. O filtro Lee foi utilizado de duas formas: (i) uma filtragem e (ii) filtragem sucessiva (i.e., dupla filtragem). Além disso, dois parâmetros foram utilizados para informar a variabilidade dos dados: o número de looks da cena e o desvio padrão da cena. A análise dos resultados foi realizada comparando os vetores de velocidade gerados pelas imagens originais e filtradas com dados publicados sobre a dinâmica das geleiras da parte setentrional da Península Antártica. Em termos de supressão do speckle, todos os métodos produziram resultados positivos. No entanto, a dupla filtragem não preservou as bordas das fendas, fundindo as feições. Dessa forma, produtos com dupla filtragem foram descartados da análise final. Em geral, as imagens com uma filtragem apresentam melhores resultados na extração de vetores de velocidade por algoritmos de correlação cruzada que as imagens originais. Assim, a cadeia de pré-processamento incluindo uma só filtragem foi escolhida para a extração de parâmetros dinâmicos de geleiras. Quando comparados com dados já publicados, os vetores de velocidade resultantes da análise mostram um ligeiro aumento na velocidade das geleiras da área de estudo entre 2001 e 2005. / Speckle is a characteristic random noise from coherent imaging systems like synthetic aperture radar (SAR). Due to this noise, even areas with sharp features in continuous surfaces (e.g., crevasses on glaciers) will be characterized in SAR images by grainy texture and high variation in digital numbers. Therefore, the speckle must be reduced before SAR images can be used for measuring glacier velocity by image crosscorrelations algorithms. To solve this problem, four approaches based on adaptive filtering (i.e., Lee filter) were tested for data pre-processing prior to extracting the velocity fields from glaciers. The Lee filter was used in two ways: (i) one-pass and (ii) two-pass filtering. Furthermore, two parameters were used to explain the data variability: number of looks and standard deviation of the scene. Results evaluation was carrying out comparing the velocity vectors resulting from original and filtered images with published data on the dynamics of the glaciers in the northern part of the Antarctic Peninsula. In terms of speckle suppression, all approaches yielded positive results. However, the two-pass filter does not preserve the crevasses edges and the resulting images are not considered for the final result comparison. In general, images processed with one-pass filter showed better results for extraction of velocity vectors with the cross-correlation algorithm than the original ones, and were accepted for an automatic processing chain to derive dynamic parameters of glaciers. Furthermore, resulting velocity vectors agree with published data and show a slight increase in velocity between 2001 and 2005.

Dados EASE-grid do Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) e imagens classificadas ASAR wideswath (WS), cobrindo a Península Antártica (PA), foram processadas e usadas em um Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para a análise subpixel da Zona Superficial de Neve Úmida (ZSNU) em imagens SSM/I. As proporções dos componentes puros (imagens-fração) da área de estudo (ZSNU, Zona Superficial de Neve Seca e rochas) foram derivadas das imagens ASAR classificadas. As imagens-fração e imagens SSM/I co-registradas de mesma data (bandas 19H, 19V, 37H e 37V) foram usadas no MLME para estimar as assinaturas espectrais desconhecidas (i.e., temperatura de brilho em cada banda SSM/I). Essas assinaturas espectrais foram então usadas no MLME para estimar as imagens-fração da ZSNU, as quais foram comparadas com as imagens-fração ASAR correspondentes, por meio do cálculo do coeficiente de correlação. Foram identificadas as duas assinaturas espectrais que resultaram nos dados mais correlacionados, sendo também calculadas as correlações das imagens-fração da ZSNU resultantes do uso no MLME dos valores médio e mediano das assinaturas espectrais mais similares. Os valores medianos dessas assinaturas espectrais produziram as imagens-fração da ZSNU mais correlacionadas, que tiveram uma precisão global de classificação média (PGCM) de 95,6% e 97,3%, nas imagens de primavera e outono, respectivamente (amplitude de classes de 0,1), e uma PGCM de 72,6% nas imagens de verão (amplitude de classes de 0,2). Essas assinaturas espectrais medianas foram então usadas no MLME para estimar, com esses níveis de precisão global, a intensidade e extensão da ZSNU na PA, pelo uso de imagens calibradas SSM/I e SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer), possibilitando assim a análise diária e em nível subpixel dessa fácie superficial, de 1978 a 2008. Na análise espacial das imagens-fração da ZSNU estimadas, observou-se que o derretimento superficial médio começava no final de outubro e terminava no final de março, com auge em 7 de janeiro (cerca de 172.237 km2 ou 31,6% da área da PA). A área total mediana da ZSNU no verão foi de aproximadamente 105.100 km2. A análise de regressão com as imagens-fração dos verões entre 1978-1979 a 2007-2008 revelou a tendência de redução da área da ZSNU, totalizando 330,854 km2 nesse período. Todavia, essa tendência não é estatisticamente significante, devido à alta variabilidade interanual da área da ZSNU na PA. Forte derretimento superficial ocorreu nos verões de 1984-1985 (176.507,289 km2) e 1989-1990 (172.681,867 km2), enquanto fraco derretimento, nos verões de 1993-1994 (26.392,208 km2) e 1981-1982 (23.244,341 km2). O mais persistente e intenso derretimento superficial foi observado nas plataformas de gelo Larsen, Wilkins, George VI e Wordie e isto foi relacionado com os eventos de fragmentação e desintegração dessas massas de gelo, ocorridos nas últimas décadas. O derretimento superficial está intimamente relacionado com a estabilidade do sistema glacial antártico e com mudanças no nível médio dos mares. Esse poderia ser monitorado em toda a Antártica, por meio da análise subpixel de imagens SMMR e SSM/I proposta neste estudo. / Special Sensor Microwave-Imager (SSM/I) EASE-grid data and classified ASAR wideswath (WS) images, covering the Antarctic Peninsula (AP), were processed and used in a Spectral Linear Mixing Model (SLMM) for a subpixel analysis of the Wet Snow Zone (WSZ) in SSM/I images. The components’ proportions (fraction images) of the endmembers in the study area, namely WSZ, Dry Snow Zone and rock outcrops, were derived from classified ASAR images. These fraction images and co-registered SSM/I images (bands 19H, 19V, 37H and 37V), acquired on the same date, were used in the SLMM to estimate the unknown spectral signatures (i.e., brightness temperature on each SSM/I band). These spectral signatures were used to estimate WSZ fraction images, which were compared with the ASAR fraction images, by calculating the correlation coefficients. This work identified two spectral signatures that produced the most correlated data, and determined the WSZ fraction images correlations resulting from the use, in the SLMM, of the mean and median values of the most similar spectral signatures. The median values of these spectral signatures produced the most correlated WSZ fraction images, which had an average overall classification accuracy (AOCA) of 95.6% and 97.3% for spring and autumn fraction images, respectively (class range of 0.1), and an AOCA of 72.6% for summer fraction images (class range of 0.2). These median spectral signatures were then used in a SLMM to estimate accurately the WSZ intensity and its extension on the AP, by using calibrated SSM/I and SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) imageries, allowing a daily subpixel analysis of this glacier facie on the AP from 1978 to 2008. Based on the spatial analysis of the WSZ fraction images, it was observed that melt primarily takes place in late October and ends in late March, with peak on January 7th (about 172,237 km2 or 31,6% of the AP area). The WSZ median total area in summer was about 105,100 km2. Regression analysis over the 1978-1979 to 2007-2008 summers, revealed a negative interanual trend in surface melt of 330.854 km2. Nevertheless, this trend inference is not statistically significant, due to the high WSZ interanual variability. Extremely high melt occurred in the 1984-1985 (176,507.289 km2) and 1989-1990 (172,681.867 km2) summers, while extremely weak melt occurred in the 1993-1994 (26,392.208 km2) and 1981-1982 (23,244.341 km2) summers. The most persistent and intensive melt was observed on Larsen, Wilkins, George VI and Wordie ice shelves and it was related to the break-up and disintegration events that occurred on these glaciers in the last decades. Surface melting is closely related to the stability of the Antarctic glacial system and global sea level changes. It could be monitored for the whole Antarctica, by using the WSZ subpixel analysis in SMMR and SSM/I imageries proposed by this study.

Speckle é um ruído multiplicativo e aleatório, característico de imagens de radar de abertura sintética (SAR). Devido a esse ruído, até mesmo áreas com feições marcantes em superfícies contínuas (e.g., fendas nas superfícies das geleiras) são caracterizadas em imagens SAR por grande variabilidade nos números digitais e pelo efeito "sal e pimenta", comum nesse tipo de imagens. Portanto, o speckle deve ser reduzido para que as imagens SAR possam ser utilizadas em algoritmos de correlação cruzada com o objetivo de extrair informações sobre a velocidade das geleiras. Para solucionar este problema, quatro formas de utilização de um filtro adaptativo (i.e., filtro Lee) foram testadas para o pré-processamento de imagens antes da extração de vetores de velocidade de geleiras. O filtro Lee foi utilizado de duas formas: (i) uma filtragem e (ii) filtragem sucessiva (i.e., dupla filtragem). Além disso, dois parâmetros foram utilizados para informar a variabilidade dos dados: o número de looks da cena e o desvio padrão da cena. A análise dos resultados foi realizada comparando os vetores de velocidade gerados pelas imagens originais e filtradas com dados publicados sobre a dinâmica das geleiras da parte setentrional da Península Antártica. Em termos de supressão do speckle, todos os métodos produziram resultados positivos. No entanto, a dupla filtragem não preservou as bordas das fendas, fundindo as feições. Dessa forma, produtos com dupla filtragem foram descartados da análise final. Em geral, as imagens com uma filtragem apresentam melhores resultados na extração de vetores de velocidade por algoritmos de correlação cruzada que as imagens originais. Assim, a cadeia de pré-processamento incluindo uma só filtragem foi escolhida para a extração de parâmetros dinâmicos de geleiras. Quando comparados com dados já publicados, os vetores de velocidade resultantes da análise mostram um ligeiro aumento na velocidade das geleiras da área de estudo entre 2001 e 2005. / Speckle is a characteristic random noise from coherent imaging systems like synthetic aperture radar (SAR). Due to this noise, even areas with sharp features in continuous surfaces (e.g., crevasses on glaciers) will be characterized in SAR images by grainy texture and high variation in digital numbers. Therefore, the speckle must be reduced before SAR images can be used for measuring glacier velocity by image crosscorrelations algorithms. To solve this problem, four approaches based on adaptive filtering (i.e., Lee filter) were tested for data pre-processing prior to extracting the velocity fields from glaciers. The Lee filter was used in two ways: (i) one-pass and (ii) two-pass filtering. Furthermore, two parameters were used to explain the data variability: number of looks and standard deviation of the scene. Results evaluation was carrying out comparing the velocity vectors resulting from original and filtered images with published data on the dynamics of the glaciers in the northern part of the Antarctic Peninsula. In terms of speckle suppression, all approaches yielded positive results. However, the two-pass filter does not preserve the crevasses edges and the resulting images are not considered for the final result comparison. In general, images processed with one-pass filter showed better results for extraction of velocity vectors with the cross-correlation algorithm than the original ones, and were accepted for an automatic processing chain to derive dynamic parameters of glaciers. Furthermore, resulting velocity vectors agree with published data and show a slight increase in velocity between 2001 and 2005.

Este trabalho investiga a dinâmica de retração frontal de duas geleiras de maré, Drummond (66°40'S, 65°43'O) e Widdowson (66°43'S, 65°46'O), na costa ocidental da Península Antártica. O estudo usou fotografias aéreas e imagens satelitais LANDSAT (a partir de 1986) para determinar a variação de área dessas geleiras no período 1957–2015 e analisar a sensibilidade às recentes mudanças ambientais na Península Antártica. O modelo digital de elevação AsterGDEM2 foi usado para caracterizar a morfologia e morfometria da bacia de drenagem dessas massas de gelo. A análise estatística dos dados de temperatura média anual da Estação Vernadsky (65°14’ S, 64°15’ O) mostra tendência ao aquecimento atmosférico no período 1950–2015 (0,047°C ano-1) nesta parte da Península Antártica ocidental. As frentes das duas geleiras retraíram ao longo dos últimos 68 anos, no entanto a geleira Widdowson apresentou uma perda maior (36,03 km2, ou 16,81% da área original) e uma linha de neve mais elevada (200 m a.n.m. em 2016) do que a geleira Drummond (18,84 km2, ou 4,26% da área original; linha de neve a 100 m a.n.m. em 2016) no período. Essa diferença na retração da duas geleiras, lado a lado e com a mesma orientação de fluxo do gelo, são atribuídas as diferentes declividades da superfície e proporção da área de acumulação sobre a área total. A geleira de menor área, Widdowson, somente atingiu um ponto de estabilização (apoiada ao embasamento rochoso lateral) em 2001, enquanto a frente da Drummond estabilizou-se em 1974. Além disso, a geleira Widdowson é mais íngreme no setor frontal, o que pode ter influenciado na taxa de desprendimento de icebergs e gerado um deslizamento basal mais eficiente, aumentando a velocidade de fluxo do gelo e, por consequência, aumentando as taxas de retração. Esses resultados condizem com estudos para outras geleiras de descarga com frentes flutuantes na Península Antártica, as quais são mais sensíveis às mudanças climáticas. A dinâmica dessas geleiras também é influenciada por mudanças nas forçantes oceânicas, taxas de precipitação, derretimento superficial e morfologias diferentes do embasamento rochoso; esses pontos devem ser tratados em trabalhos futuros. Como subproduto desta investigação, foi gerado um banco de dados em SIG para a continuidade do monitoramento das duas geleiras. / This work investigates the ice front retreat dynamics of two tidewater glaciers, Drummond (66°40'S, 65°43'W) and Widdowson (66°43'S, 65°46'W), on the western coast of the Antarctic Peninsula, associated with environmental changes in the last six decades. The study uses aerial photographs and LANDSAT satellite images (from 1986 onwards) to determine these glaciers area variations in the period 1957–2015 and to analyze their sensitivity to recent environmental changes in the Antarctic Peninsula. The digital elevation model ASTERDEM2 was edited by a routine to characterize the morphology and the morphometry of the drainage basins of these ice masses. The statistical analysis of the updated mean annual temperature data from the Faraday/Vernadsky station (65°14’ S, 64°15’ W) shows a trend towards regional atmospheric warming in the period 1950–2015 (0.047°C year-1) in this part of the West Antarctic Peninsula. The ice fronts of these two glaciers have retreated for the last 68 years, however, the Widdowson Glacier had a more significant loss (36.03 km² or 16.81% of the original area) and a higher snow line elevation (200 m a.s.l. in 2016) than the Drummond Glacier (18.84 km2, or 4.26% of the original area; snow line at 90 m a.s.l. in 2016) in the period. This retreat difference of the two glaciers, side by side and with the same ice flow orientation is attributed to different surface slopes and accumulation area proportion over the total area. The smaller area glacier, Widdowson, has shown to be more sensitive to environmental changes and only reached a stabilization point (supported to the lateral bedrock) in 2001, while the Drummond front stabilized in 1974. In addition, the Widdowson glacier is steeper in the frontal sector, which may have influenced on the calving rate and generate a more efficient basal slip, increasing the ice flow rate and, consequently, increasing the retraction rate. These results are consistent with studies for other floating outlet glaciers with calving in the Antarctic Peninsula, which are more sensitive to climate change. The dynamics of these glaciers is also influenced by changes in ocean forcing, precipitation rates, surface melting and bedrock morphology; these points should be investigated in future works. As a by-product of this research, a GIS database wasgenerated for a continuous monitoring of the two glaciers.

Este trabalho investiga a dinâmica de retração frontal de duas geleiras de maré, Drummond (66°40'S, 65°43'O) e Widdowson (66°43'S, 65°46'O), na costa ocidental da Península Antártica. O estudo usou fotografias aéreas e imagens satelitais LANDSAT (a partir de 1986) para determinar a variação de área dessas geleiras no período 1957–2015 e analisar a sensibilidade às recentes mudanças ambientais na Península Antártica. O modelo digital de elevação AsterGDEM2 foi usado para caracterizar a morfologia e morfometria da bacia de drenagem dessas massas de gelo. A análise estatística dos dados de temperatura média anual da Estação Vernadsky (65°14’ S, 64°15’ O) mostra tendência ao aquecimento atmosférico no período 1950–2015 (0,047°C ano-1) nesta parte da Península Antártica ocidental. As frentes das duas geleiras retraíram ao longo dos últimos 68 anos, no entanto a geleira Widdowson apresentou uma perda maior (36,03 km2, ou 16,81% da área original) e uma linha de neve mais elevada (200 m a.n.m. em 2016) do que a geleira Drummond (18,84 km2, ou 4,26% da área original; linha de neve a 100 m a.n.m. em 2016) no período. Essa diferença na retração da duas geleiras, lado a lado e com a mesma orientação de fluxo do gelo, são atribuídas as diferentes declividades da superfície e proporção da área de acumulação sobre a área total. A geleira de menor área, Widdowson, somente atingiu um ponto de estabilização (apoiada ao embasamento rochoso lateral) em 2001, enquanto a frente da Drummond estabilizou-se em 1974. Além disso, a geleira Widdowson é mais íngreme no setor frontal, o que pode ter influenciado na taxa de desprendimento de icebergs e gerado um deslizamento basal mais eficiente, aumentando a velocidade de fluxo do gelo e, por consequência, aumentando as taxas de retração. Esses resultados condizem com estudos para outras geleiras de descarga com frentes flutuantes na Península Antártica, as quais são mais sensíveis às mudanças climáticas. A dinâmica dessas geleiras também é influenciada por mudanças nas forçantes oceânicas, taxas de precipitação, derretimento superficial e morfologias diferentes do embasamento rochoso; esses pontos devem ser tratados em trabalhos futuros. Como subproduto desta investigação, foi gerado um banco de dados em SIG para a continuidade do monitoramento das duas geleiras. / This work investigates the ice front retreat dynamics of two tidewater glaciers, Drummond (66°40'S, 65°43'W) and Widdowson (66°43'S, 65°46'W), on the western coast of the Antarctic Peninsula, associated with environmental changes in the last six decades. The study uses aerial photographs and LANDSAT satellite images (from 1986 onwards) to determine these glaciers area variations in the period 1957–2015 and to analyze their sensitivity to recent environmental changes in the Antarctic Peninsula. The digital elevation model ASTERDEM2 was edited by a routine to characterize the morphology and the morphometry of the drainage basins of these ice masses. The statistical analysis of the updated mean annual temperature data from the Faraday/Vernadsky station (65°14’ S, 64°15’ W) shows a trend towards regional atmospheric warming in the period 1950–2015 (0.047°C year-1) in this part of the West Antarctic Peninsula. The ice fronts of these two glaciers have retreated for the last 68 years, however, the Widdowson Glacier had a more significant loss (36.03 km² or 16.81% of the original area) and a higher snow line elevation (200 m a.s.l. in 2016) than the Drummond Glacier (18.84 km2, or 4.26% of the original area; snow line at 90 m a.s.l. in 2016) in the period. This retreat difference of the two glaciers, side by side and with the same ice flow orientation is attributed to different surface slopes and accumulation area proportion over the total area. The smaller area glacier, Widdowson, has shown to be more sensitive to environmental changes and only reached a stabilization point (supported to the lateral bedrock) in 2001, while the Drummond front stabilized in 1974. In addition, the Widdowson glacier is steeper in the frontal sector, which may have influenced on the calving rate and generate a more efficient basal slip, increasing the ice flow rate and, consequently, increasing the retraction rate. These results are consistent with studies for other floating outlet glaciers with calving in the Antarctic Peninsula, which are more sensitive to climate change. The dynamics of these glaciers is also influenced by changes in ocean forcing, precipitation rates, surface melting and bedrock morphology; these points should be investigated in future works. As a by-product of this research, a GIS database wasgenerated for a continuous monitoring of the two glaciers.

Este trabalho investiga a dinâmica de retração frontal de duas geleiras de maré, Drummond (66°40'S, 65°43'O) e Widdowson (66°43'S, 65°46'O), na costa ocidental da Península Antártica. O estudo usou fotografias aéreas e imagens satelitais LANDSAT (a partir de 1986) para determinar a variação de área dessas geleiras no período 1957–2015 e analisar a sensibilidade às recentes mudanças ambientais na Península Antártica. O modelo digital de elevação AsterGDEM2 foi usado para caracterizar a morfologia e morfometria da bacia de drenagem dessas massas de gelo. A análise estatística dos dados de temperatura média anual da Estação Vernadsky (65°14’ S, 64°15’ O) mostra tendência ao aquecimento atmosférico no período 1950–2015 (0,047°C ano-1) nesta parte da Península Antártica ocidental. As frentes das duas geleiras retraíram ao longo dos últimos 68 anos, no entanto a geleira Widdowson apresentou uma perda maior (36,03 km2, ou 16,81% da área original) e uma linha de neve mais elevada (200 m a.n.m. em 2016) do que a geleira Drummond (18,84 km2, ou 4,26% da área original; linha de neve a 100 m a.n.m. em 2016) no período. Essa diferença na retração da duas geleiras, lado a lado e com a mesma orientação de fluxo do gelo, são atribuídas as diferentes declividades da superfície e proporção da área de acumulação sobre a área total. A geleira de menor área, Widdowson, somente atingiu um ponto de estabilização (apoiada ao embasamento rochoso lateral) em 2001, enquanto a frente da Drummond estabilizou-se em 1974. Além disso, a geleira Widdowson é mais íngreme no setor frontal, o que pode ter influenciado na taxa de desprendimento de icebergs e gerado um deslizamento basal mais eficiente, aumentando a velocidade de fluxo do gelo e, por consequência, aumentando as taxas de retração. Esses resultados condizem com estudos para outras geleiras de descarga com frentes flutuantes na Península Antártica, as quais são mais sensíveis às mudanças climáticas. A dinâmica dessas geleiras também é influenciada por mudanças nas forçantes oceânicas, taxas de precipitação, derretimento superficial e morfologias diferentes do embasamento rochoso; esses pontos devem ser tratados em trabalhos futuros. Como subproduto desta investigação, foi gerado um banco de dados em SIG para a continuidade do monitoramento das duas geleiras. / This work investigates the ice front retreat dynamics of two tidewater glaciers, Drummond (66°40'S, 65°43'W) and Widdowson (66°43'S, 65°46'W), on the western coast of the Antarctic Peninsula, associated with environmental changes in the last six decades. The study uses aerial photographs and LANDSAT satellite images (from 1986 onwards) to determine these glaciers area variations in the period 1957–2015 and to analyze their sensitivity to recent environmental changes in the Antarctic Peninsula. The digital elevation model ASTERDEM2 was edited by a routine to characterize the morphology and the morphometry of the drainage basins of these ice masses. The statistical analysis of the updated mean annual temperature data from the Faraday/Vernadsky station (65°14’ S, 64°15’ W) shows a trend towards regional atmospheric warming in the period 1950–2015 (0.047°C year-1) in this part of the West Antarctic Peninsula. The ice fronts of these two glaciers have retreated for the last 68 years, however, the Widdowson Glacier had a more significant loss (36.03 km² or 16.81% of the original area) and a higher snow line elevation (200 m a.s.l. in 2016) than the Drummond Glacier (18.84 km2, or 4.26% of the original area; snow line at 90 m a.s.l. in 2016) in the period. This retreat difference of the two glaciers, side by side and with the same ice flow orientation is attributed to different surface slopes and accumulation area proportion over the total area. The smaller area glacier, Widdowson, has shown to be more sensitive to environmental changes and only reached a stabilization point (supported to the lateral bedrock) in 2001, while the Drummond front stabilized in 1974. In addition, the Widdowson glacier is steeper in the frontal sector, which may have influenced on the calving rate and generate a more efficient basal slip, increasing the ice flow rate and, consequently, increasing the retraction rate. These results are consistent with studies for other floating outlet glaciers with calving in the Antarctic Peninsula, which are more sensitive to climate change. The dynamics of these glaciers is also influenced by changes in ocean forcing, precipitation rates, surface melting and bedrock morphology; these points should be investigated in future works. As a by-product of this research, a GIS database wasgenerated for a continuous monitoring of the two glaciers.