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@MastersThesis{Silva:2014:CaFlMo,
               author = "Silva, Camila Valeria de Jesus",
                title = "Caracteriza{\c{c}}{\~a}o flor{\'{\i}}stico-estrutural e 
                         modelagem de biomassa na Floresta Amaz{\^o}nica a partir de dados 
                         alos/palsar e TERRASAR/TANDEM-X",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2014",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2014-03-27",
             keywords = "invent{\'a}rio florestal, biomassa, ALOS/PALSAR, coer{\^e}ncia 
                         interferom{\'e}trica, TERRASAR/TANDEM-X, forest inventory, 
                         biomass, ALOS/PALSAR, interferometric coherence, 
                         TERRASAR/TANDEM-X.",
             abstract = "O papel da floresta amaz{\^o}nica no estoque de carbono terrestre 
                         {\'e} um t{\'o}pico de alta relev{\^a}ncia em meio {\`a}s 
                         discuss{\~o}es sobre mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas. 
                         M{\'e}todos confi{\'a}veis e pr{\'a}ticos para a 
                         quantifica{\c{c}}{\~a}o da biomassa a{\'e}rea (AGB) nessa 
                         regi{\~a}o s{\~a}o aprimorados atrav{\'e}s da tecnologia dos 
                         sensores de radar. Neste trabalho, atributos polarim{\'e}tricos 
                         em banda L (ALOS/PALSAR) e coer{\^e}ncia interferom{\'e}trica 
                         (na polariza{\c{c}}{\~a}o HH) em banda X (TerraSAR/TanDEM-X) 
                         foram analisados com suporte de dados de invent{\'a}rio florestal 
                         e por regress{\~a}o linear m{\'u}ltipla, permitindo modelar o 
                         estoque de biomassa. O estudo foi conduzido na {\'a}rea da Flona 
                         do Tapaj{\'o}s - PA, onde foram consideradas as classes: floresta 
                         prim{\'a}ria (FP), floresta com explora{\c{c}}{\~a}o madeireira 
                         (FPEM), e de sucess{\~a}o secund{\'a}ria, nos est{\'a}gios: 
                         avan{\c{c}}ado (SSA), intermedi{\'a}rio (SSInt) e inicial (SSI). 
                         Procedimentos de an{\'a}lise flor{\'{\i}}stica e estrutural 
                         foram aplicados para melhor descri{\c{c}}{\~a}o das classes 
                         tem{\'a}ticas. Os atributos PolSAR e a coer{\^e}ncia InSAR foram 
                         analisados e mostraram sensibilidade {\`a}s diferen{\c{c}}as 
                         estruturais entre floresta prim{\'a}ria (FP e FPEM) e 
                         sucess{\~a}o secund{\'a}ria (SSA, SSInt e SSI). A modelagem 
                         envolveu dois tipos de modelos: (1) PolSAR, ajustado para o 
                         conjunto \${{"}}\$geral\${{"}}\$ de dados envolvendo todas as 
                         tipologias, e para o conjunto 
                         \${{"}}\$espec{\'{\i}}fico\${{"}}\$ de dados de floresta 
                         prim{\'a}ria (FP) e sucess{\~a}o secund{\'a}ria (SS); (2) 
                         PolSAR+InSAR \${{"}}\$geral\${{"}}\$ envolvendo todas as 
                         tipologias; e \${{"}}\$espec{\'{\i}}fico\${{"}}\$ ajustado 
                         para o conjunto de dados de SS. Como resultante da metodologia 
                         empregada pode-se verificar que: a) os atributos PolSAR que 
                         apresentaram correla{\c{c}}{\~o}es mais fortes com a AGB em 
                         floresta prim{\'a}ria foram Ps \$\sigma\$\$^{}\$HH, 
                         enquanto em sucess{\~a}o secund{\'a}ria foram 
                         \$\Upsilon\$\$_{i}\$, \$\sigma\$\$^{}\$\$_{HV}\$, Pv, 
                         H e \$\alpha\$; b) o modelo PolSAR espec{\'{\i}}fico para FP 
                         mostrou superioridade de desempenho (\$R^{}\$aj = 0,74; RMSE = 
                         65,69 \$t.ha^{-1}\$), comparado {\`a}queles modelos PolSAR 
                         geral (FP+SS) e PoLSAR espec{\'{\i}}fico SS; c) o modelo geral 
                         (FP+SS) derivado da informa{\c{c}}{\~a}o PolSAR comparado ao 
                         modelo geral PolSAR+InSAR teve desempenho similar, com ligeira 
                         superioridade (\$R^{}\$aj = 0,59; RMSE = 69,19 
                         \$t.ha^{-1}\$); d) o modelo espec{\'{\i}}fico PolSAR+InSAR, 
                         que cont{\'e}m a coer{\^e}ncia interferom{\'e}trica, em 
                         sucess{\~a}o secund{\'a}ria, comparado ao modelo PolSAR teve 
                         desempenho estatisticamente similar, com pequena superioridade 
                         (\$R^{}\$aj = 0,86; RMSE = 17,02 \$t.ha^{-1}\$). Frente aos 
                         resultados obtidos considera-se que a modelagem 
                         espec{\'{\i}}fica de biomassa em floresta tropical produz 
                         melhores estimativas, e que a utiliza{\c{c}}{\~a}o da 
                         coer{\^e}ncia InSAR {\'e} uma estrat{\'e}gia de elevado 
                         potencial na modelagem de biomassa em sucess{\~a}o 
                         secund{\'a}ria. ABSTRACT: The role of the Amazon rainforest in 
                         the stock of terrestrial carbon is a topic of high relevance in 
                         the discussions on climate change. Reliable and practical methods 
                         for the quantification of aboveground biomass (AGB) in this region 
                         are enhanced by the radar sensor technology. In this work, 
                         polarimetric L-band attributes (ALOS/PALSAR) and the 
                         interferometric coherence (HH polarization) in X-band 
                         (TerraSAR/TanDEM-X) were analyzed with support of forest inventory 
                         data and multiple linear regressions, allowing modeling the 
                         biomass stock. The study was conducted in the area of Flona do 
                         Tapaj{\'o}s - PA, where the classes considered were: primary 
                         forest (PF), with forest logging (FPEM); and secondary succession 
                         stages: advanced (SSA), intermediate (SSInt) and initial (SSI). 
                         Floristic and structural analysis procedures were applied to 
                         better description of thematic classes. The PolSAR attributes and 
                         InSAR coherence were analyzed and showed sensitivity to structural 
                         differences between primary forest (PF and FPEM) and secondary 
                         succession (SSA, SSInt and SSI). The modeling involved two types 
                         of models : (1) PolSAR , adjusted for all {"}general{"} data 
                         involving all types , and the \${{"}}\$specific\${{"}}\$ data 
                         set of primary forest (PF) and secondary succession (SS); (2) 
                         PolSAR+ InSAR \${{"}}\$general\${{"}}\$ involving all data 
                         types and \${{"}}\$specific\${{"}}\$ set to the data set SS. 
                         The mainly results obtained were: a) the attributes PolSAR that 
                         showed stronger correlations with AGB in primary forest were Ps 
                         and \$\sigma\$\$^{}\$\$_{HH}\$ , while in secondary 
                         succession were \$\Upsilon\$i, 
                         \$\sigma\$\$^{}\$\$_{HV}\$, H and \$\alpha\$; b ) the 
                         specific PolSAR model for FP showed superior performance 
                         (\$R^{}\$adj = 0.74, RMSE = 65.69 \$t.ha^{-1}\$), compared to 
                         those PolSAR general models (FP+SS) and specific PolSAR SS; c) 
                         compared to the general model PolSAR+InSAR, general model which 
                         the information derived from PolSAR, had similar performance, with 
                         slight superiority (\$R^{}\$adj = 0.59, RMSE = 69.19 
                         \$t.ha^{-1}\$); d) the specific model PolSAR+InSAR, containing 
                         the interferometric coherence in secondary succession, compared to 
                         PolSAR model had statistically similar performance with small 
                         superiority (\$R^{}\$adj = 0.86, RMSE = 17.02 \$t.ha^{-1}\$). 
                         Given the results, it is considered that the specific modeling of 
                         biomass in tropical forest produces best estimates, and that the 
                         use of InSAR coherence is a strategy of great potential in the 
                         biomass modeling in secondary succession.",
            committee = "Galv{\~a}o, L{\^e}nio Soares (presidente/orientador) and Santos, 
                         Jo{\~a}o Roberto dos (orientador) and Kux, Hermann Johann 
                         Heinrich and Gama, F{\'a}bio Furlan and Xaud, Haron Abrahim 
                         Magalh{\~a}es and Keller, Michael Maier",
         englishtitle = "Floristic-structural characterization and biomass modeling in the 
                         amazon rainforest from alos/palsar and terrasar/tandem-x data",
             language = "pt",
                pages = "157",
                  ibi = "8JMKD3MGP5W34M/3G66UN5",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP5W34M/3G66UN5",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "23 nov. 2020"
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