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@MastersThesis{Pôssa:2016:DiUsCo,
               author = "P{\^o}ssa, {\'E}velyn M{\'a}rcia",
                title = "Discrimina{\c{c}}{\~a}o de uso e cobertura da Terra na 
                         regi{\~a}o Amaz{\^o}nica a partir de informa{\c{c}}{\~a}o 
                         polarim{\'e}trica ALOS/PALSAR e coer{\^e}ncia 
                         interferom{\'e}trica da miss{\~a}o TanDEM-X",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2016",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2016-02-12",
             keywords = "sensoriamento remoto, uso e cobertura da Terra, dados SAR, 
                         polarimetria, coer{\^e}ncia interferom{\'e}trica, Amaz{\^o}nio, 
                         remote sensing, land use and land cover, SAR data, polarimetry, 
                         interferometric coherence, Amazon.",
             abstract = "A convers{\~a}o indiscriminada de florestas tropicais em outras 
                         tipologias de cobertura tem impacto na din{\^a}mica 
                         clim{\'a}tica, hidrol{\'o}gica e dos ciclos 
                         biogeoqu{\'{\i}}micos. No cen{\'a}rio brasileiro, o 
                         desflorestamento amaz{\^o}nico motiva pesquisadores adotarem 
                         novos produtos de sensoriamento remoto e desenvolverem novas 
                         metodologias de extra{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~a}o 
                         para o aprimoramento da identifica{\c{c}}{\~a}o das 
                         for{\c{c}}antes antr{\'o}picas de mudan{\c{c}}as do meio 
                         ambiente. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo 
                         avaliar o potencial de dado polarim{\'e}trico PALSAR integrado 
                         {\`a} imagem de coer{\^e}ncia interferom{\'e}trica da 
                         miss{\~a}o TanDEM-X para discrimina{\c{c}}{\~a}o de classes de 
                         uso e cobertura da terra de uma regi{\~a}o na Amaz{\^o}nia 
                         brasileira. Dados coletados em campo foram empregados como 
                         conjunto amostral de refer{\^e}ncia para treinamento do algoritmo 
                         classificador e valida{\c{c}}{\~a}o dos resultados. Atributos 
                         polarim{\'e}tricos extra{\'{\i}}dos a partir de 
                         retroespalhamento (sigma zero e {\'{\i}}ndices Pope) e de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o de fase (teoremas de 
                         decomposi{\c{c}}{\~o}es de alvos de Cloude-Pottier, Touzi, 
                         Freeman-Durden e Yamaguchi) resultaram em seis grupos de atributos 
                         que foram classificados individualmente e associados {\`a} 
                         coer{\^e}ncia interferom{\'e}trica utilizando o algoritmo 
                         MAXVER-ICM. Um s{\'e}timo grupo de atributos foi formado por meio 
                         de procedimentos de sele{\c{c}}{\~a}o de atributos que 
                         inclu{\'{\i}}ram: an{\'a}lise explorat{\'o}ria da 
                         sensibilidade frente {\`a}s classes tem{\'a}ticas; ordenamento 
                         \emph{(ranking)} segundo a import{\^a}ncia com 
                         rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s classes; an{\'a}lise de 
                         correla{\c{c}}{\~a}o; e melhores combina{\c{c}}{\~o}es de 
                         atributos. A an{\'a}lise explorat{\'o}ria indicou que os 
                         atributos de maior potencial para discrimina{\c{c}}{\~a}o de 
                         sucess{\~o}es florestais e das outras classes tem{\'a}ticas 
                         abordadas foram aqueles correlacionados {\`a} 
                         intera{\c{c}}{\~a}o volum{\'e}trica. Quanto {\`a}s 
                         classifica{\c{c}}{\~o}es, o maior valor de \emph{Kappa} (0,72) 
                         foi obtido a partir do grupo de atributos da 
                         decomposi{\c{c}}{\~a}o de Cloude-Pottier associado {\`a} 
                         coer{\^e}ncia interferom{\'e}trica. Contudo, sem a 
                         associa{\c{c}}{\~a}o da coer{\^e}ncia este grupo obteve um 
                         \emph{Kappa} de 0,70, portanto, n{\~a}o apresentando 
                         diferen{\c{c}}a estat{\'{\i}}stica significativa. O grupo de 
                         atributos polarim{\'e}tricos que apresentou maior melhora 
                         significativa quando associado {\`a} coer{\^e}ncia 
                         interferom{\'e}trica foi aquele composto pelos {\'{\i}}ndices 
                         de Pope, resultando em melhora do desempenho discriminat{\'o}rio 
                         das classes referentes a corpos d´{\'a}gua, floresta 
                         prim{\'a}ria e est{\'a}gios de sucess{\~a}o florestal 
                         secund{\'a}ria. Os resultados das classifica{\c{c}}{\~o}es dos 
                         grupos atributos advindos das decomposi{\c{c}}{\~o}es de alvos 
                         de Cloude-Pottier, Freeman-Durden e Yamaguchi apresentaram 
                         desempenho superiores, estatisticamente significantes, quando 
                         comparados aos resultados da classifica{\c{c}}{\~a}o do grupo 
                         dos coeficientes de retroespalhamento (sigma zero) indicando a 
                         potencialidade destes teoremas de decomposi{\c{c}}{\~a}o de 
                         alvos para estudos de uso e cobertura da terra na {\'a}rea de 
                         estudo. ABSTRACT: The indiscriminate conversion of the tropical 
                         forests into other kind of land cover has an impact on the climate 
                         dynamics, hydrological and biogeochemical cycles. In the Brazilian 
                         scenario, the Amazon deforestation motivates researchers to use 
                         new remote sensing products and to develop new information 
                         extraction methodologies, to improve the identification of 
                         anthropogenic forcings of environmental changes. In this context, 
                         this work aimed to access the integration of PALSAR polarimetric 
                         data and TANDEM-X interferometric coherence images for land use 
                         and land cover classes discrimination in a Brazilian Amazon 
                         region. Fieldwork data samples were used as a reference samples 
                         for training of the classification algorithm and for validation of 
                         the results. Polarimetric attributes derived from radar 
                         backscattering (sigma zero and Pope indexes) and phase-derived 
                         information (Cloude-Pottier, Touzi, Freeman-Durden and Yamaguchi 
                         target decomposition theorems) resulted in six groups of 
                         attributes, which were individually classified, and associated 
                         with interferometric coherence using MAXVER-ICM algorithm. A 
                         seventh group of attributes was formed by feature selection 
                         procedures including: exploratory analysis of sensitivity front of 
                         the thematic classes; order (ranking) according to their 
                         importance in relation to the classes; correlation analysis; and 
                         better combinations of attributes. The exploratory analysis 
                         pointed out that the greatest potential attributes for 
                         discrimination of forest succession and other thematic classes 
                         discussed were those related to the volumetric interaction 
                         process. Regarding the classifications, the highest kappa value 
                         (0.72) was obtained from Cloude-Pottier decomposition attribute 
                         group associated with interferometric coherence. However, without 
                         the interferometric coherence association this group obtained 0.70 
                         kappa value, thereforeno significant statistical difference. The 
                         group of polarimetric attributes with the highest significant 
                         improvement when combined with interferometric coherence was that 
                         composed by Pope indexes, resulting in improved discriminatory 
                         performance of classes related to \${{"}}\$water 
                         bodies\${{"}}\$, \${{"}}\$primary forest\${{"}}\$ and 
                         \${{"}}\$secondary succession stages\${{"}}\$. The results of 
                         the classifications of the attributes groups arising from the 
                         targets decomposition of Cloude-Pottier, Freeman-Durden and 
                         Yamaguchi showed superior performance, statistically significant, 
                         when compared to results of the group classification of the of the 
                         backscatter coefficients (sigma zero), indicating the potential of 
                         these theorems of targets decomposition for studies of land use 
                         and land cover in the study area.",
            committee = "Gama, F{\'a}bio Furlan (presidente/orientador) and Santos, 
                         Jo{\~a}o Roberto dos (orientador) and Mura, Jos{\'e} Claudio and 
                         Araujo, Luciana Spinelli and Maillard, Philippe",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Land use and land cover discrimination on Amazon region from 
                         ALOS/PALSAR polarimetric information and TANDEM-X interferometric 
                         coherence",
             language = "pt",
                pages = "123",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3L65BH8",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3L65BH8",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "05 dez. 2020"
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