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@MastersThesis{Souza:2009:EsFiCe,
               author = "Souza, Alana Almeida de",
                title = "Estudo de fitofisionomias de Cerrado com dados do sensor 
                         Hyperion-EO-1",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2009",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2009-05-20",
             keywords = "Cerrado, Hyperion/EO-1, Sensoriamento remoto hiperespectral, 
                         Support, Vector machine (SVM), Brazilian savannah, Hyperion/EO-1, 
                         Hyperspectral remote sensing, Support vector machine (SVM).",
             abstract = "O estudo das fitofisionomias de Cerrado via sensoriamento remoto 
                         constitui-se de um constante desafio investigativo em raz{\~a}o 
                         da diversidade flor{\'{\i}}stica e estrutural existente, das 
                         varia{\c{c}}{\~o}es fenol{\'o}gicas perante o regime de chuvas, 
                         de sua inter-rela{\c{c}}{\~a}o com outros biomas nos contatos 
                         sutis e, ainda, pela ocorr{\^e}ncia de queimadas e seus efeitos. 
                         Essas caracter{\'{\i}}sticas tornam as tipologias muitas vezes 
                         indistingu{\'{\i}}veis em imagens multiespectrais. Nesse 
                         sentido, o advento de sensores imageadores hiperespectrais, por 
                         adquirirem imagens em um grande n{\'u}mero de bandas estreitas e 
                         cont{\'{\i}}guas no espectro eletromagn{\'e}tico, constitui uma 
                         nova possibilidade para o estudo desse bioma. Assim, o presente 
                         estudo objetivou a utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados hiperespectrais 
                         do sensor Hyperion/ EO-1 para a an{\'a}lise espectral, estimativa 
                         de par{\^a}metros biof{\'{\i}}sicos e para a 
                         discrimina{\c{c}}{\~a}o de fitofisionomias do bioma Cerrado na 
                         regi{\~a}o de Piren{\'o}polis (GO). As fitofisionomias estudadas 
                         foram: Mata Seca Semidec{\'{\i}}dua, Cerrad{\~a}o, Cerrado 
                         denso, Cerrado t{\'{\i}}pico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre, 
                         Campo Sujo e Campo Limpo. Inicialmente, as fitofisionomias foram 
                         caracterizadas flor{\'{\i}}stica e estruturalmente em campo. A 
                         an{\'a}lise espectral das fitofisionomias foi feita com base na 
                         t{\'e}cnica por componentes principais e na inspe{\c{c}}{\~a}o 
                         visual de espectros. A estimativa dos par{\^a}metros 
                         biof{\'{\i}}sicos (porcentagem de cobertura do dossel e 
                         {\'a}rea basal) se baseou na reflect{\^a}ncia das bandas, nos 
                         {\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o e em todas as 
                         poss{\'{\i}}veis raz{\~o}es de bandas calculadas dos dados do 
                         Hyperion como vari{\'a}veis independentes em modelos de 
                         regress{\~a}o simples. Para a discrimina{\c{c}}{\~a}o das 
                         fitofisionomias foram testados tr{\^e}s classificadores: Support 
                         Vector Machine (SVM), M{\'a}xima Verossimilhan{\c{c}}a (MAXVER) 
                         e Spectral Angle Mapper (SAM). Os resultados obtidos permitiram 
                         concluir que a similaridade estrutural das fitofisionomias se 
                         refletiu na similaridade espectral das mesmas e na confus{\~a}o 
                         das classes nas classifica{\c{c}}{\~o}es. A banda em 680 nm, 
                         associada com a absor{\c{c}}{\~a}o pela clorofila, foi a que 
                         apresentou melhores correla{\c{c}}{\~o}es com a {\'a}rea basal 
                         (R^2 = 0,63) e com a porcentagem de cobertura do dossel (R^2 = 
                         0,91). Contudo, as transforma{\c{c}}{\~o}es espectrais 
                         ({\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o e raz{\~o}es de 
                         bandas) apresentaram melhores resultados (R^2 \≥ 0,75). 
                         Dentre as transforma{\c{c}}{\~o}es espectrais que se mostraram 
                         importantes na estimativa dos par{\^a}metros biof{\'{\i}}sicos 
                         analisados, est{\~a}o as relacionadas {\`a} borda vermelha, aos 
                         pigmentos foliares e ao teor de {\'a}gua das folhas. A 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o SVM linear foi a que apresentou melhores 
                         resultados na discrimina{\c{c}}{\~a}o das fitofisionomias, com 
                         59,90% dos pixels corretamente classificados. As classes que foram 
                         mais bem discriminadas foram Mata Seca, Cerrad{\~a}o, Cerrado 
                         denso e Cerrado rupestre. As classes Campo Sujo, Campo Limpo e 
                         Cerrado ralo n{\~a}o tiveram boa separabilidade entre elas com 
                         nenhuma das t{\'e}cnicas de classifica{\c{c}}{\~a}o testadas. 
                         ABSTRACT: The study of the Brazilian savanna physiognomies 
                         (Cerrado) using remote sensing data is still a challenge due to 
                         floristic and structural diversity, variation in phenological 
                         response to precipitation, relationships with other biomes in the 
                         transition zones, and to fire and resultant effects. Because of 
                         these factors, some physiognomies are not separable in 
                         multispectral images. In this context, the advent of hyperspectral 
                         remote sensing, with imaging spectrometers that acquire images in 
                         a great number of contiguous and narrow bands in the 
                         electromagnetic spectrum, provides new possibilities for the study 
                         of this biome. The objective of this investigation was to use 
                         hyperspectral Hyperion/EO-1 data for spectral analysis, 
                         biophysical parameter estimates and for the discrimination of the 
                         Cerrado physiognomies in a study area located in the vicinity of 
                         Piren{\'o}polis (GO). The studied physiognomies were: Mata Seca 
                         Semidec{\'{\i}}dua, Cerrad{\~a}o, Cerrado denso, Cerrado 
                         t{\'{\i}}pico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre, Campo Sujo and 
                         Campo Limpo. Field survey for floristic and structural 
                         characterization was performed. Spectral analysis included 
                         principal components and inspection of pixel spectra. Simple 
                         linear regression was applied to band reflectance values, 
                         vegetation indices and all possible Hyperion reflectance ratios to 
                         estimate biophysical parameters (% canopy cover and basal area). 
                         Support Vector Machine (SVM), Maximum Likelihood and the Spectral 
                         Angle Mapper (SAM) classification techniques were tested for the 
                         discrimination of the physiognomies. Results showed that the 
                         structural similarity of the physiognomies produced an equivalent 
                         spectral pattern, which explained misclassification of some 
                         classes. The chlorophyll red band at 680 nm presented the best 
                         correlations with basal area (R^2 = 0.63) and with % canopy cover 
                         (R^2= 0.91). However, spectral transformations (narrow band 
                         vegetation indices and reflectance ratios) showed better results 
                         (R^2 \≥ 0.75). Among the most important spectral 
                         transformations for biophysical parameters estimates, vegetation 
                         indices associated with the red edge, leaf pigments and leaf water 
                         content presented the best results. Linear SVM was the best 
                         classification technique with overall classification accuracy of 
                         59.90%. Mata Seca, Cerrad{\~a}o, Cerrado denso and Cerrado 
                         rupestre were discriminated. On the other hand, Campo Sujo, Campo 
                         Limpo and Cerrado ralo did not present good discrimination to each 
                         other with the three tested classification techniques.",
            committee = "Galv{\~a}o, L{\^e}nio Soares (presidente) and Santos, Jo{\~a}o 
                         Roberto dos (orientador) and Ponzoni, Fl{\'a}vio Jorge and Sano, 
                         Edson Eyji and Cr{\'o}sta, Alvaro Penteado",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Study of Cerrado physiognomies with Hyperion-EO-1 data",
             language = "pt",
                pages = "117",
                  ibi = "8JMKD3MGP8W/352C62S",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP8W/352C62S",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "25 jan. 2021"
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