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Metadados

@MastersThesis{Wiederkehr:2018:MuUsCo,
               author = "Wiederkehr, Natalia Cristina",
                title = "Mudanca de uso e cobertura da terra a partir dos dados 
                         polarim{\'e}tricos ALOS/PALSAR-2 em uma por{\c{c}}{\~a}o da 
                         Floresta Nacional do Tapaj{\'o}s e {\'a}reas adjacentes",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2018",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2018-02-16",
             keywords = "mudan{\c{c}}a do uso e cobertura da terra, Floresta Nacional do 
                         Tapaj{\'o}s, sensoriamento remoto, dados SAR, polarimetria, land 
                         use and land cover change, Tapaj{\'o}s National Forest, remote 
                         sensing, SAR data, polarimetry.",
             abstract = "A Floresta Amaz{\^o}nica apresenta uma grande biodiversidade, 
                         sendo considerada uma das maiores e mais importantes florestas 
                         tropicais do mundo. Entretanto, est{\'a} sendo submetida a 
                         diversas press{\~o}es que impactam a din{\^a}mica 
                         clim{\'a}tica, hidrol{\'o}gica e os ciclos 
                         biogeoqu{\'{\i}}micos. Tais for{\c{c}}antes, principalmente as 
                         antropog{\^e}nicas, podem provocar modifica{\c{c}}{\~o}es e 
                         at{\'e} mesmo convers{\~o}es completas da floresta em outras 
                         classes de uso e cobertura da terra. Devido {\`a}s dimens{\~o}es 
                         das {\'a}reas da floresta Amaz{\^o}nica, o uso do sensoriamento 
                         remoto em n{\'{\i}}vel orbital torna-se uma ferramenta adequada 
                         para monitorar as mudan{\c{c}}as de uso e cobertura da terra na 
                         regi{\~a}o. Neste contexto, o presente estudo teve como objetivo 
                         avaliar a capacidade das imagens polarim{\'e}tricas do 
                         sat{\'e}lite ALOS/PALSAR-2 para a estratifica{\c{c}}{\~a}o 
                         tem{\'a}tica de mudan{\c{c}}as de uso e cobertura da terra em 
                         uma por{\c{c}}{\~a}o da Floresta Nacional do Tapaj{\'o}s e 
                         {\'a}reas adjacentes entre os anos de 2015 e 2016. Os atributos 
                         polarim{\'e}tricos extra{\'{\i}}dos a partir do 
                         retroespalhamento (Raz{\~a}o de Polariza{\c{c}}{\~a}o Cruzada, 
                         Raz{\~a}o de Polariza{\c{c}}{\~a}o Paralela e o Radar Forest 
                         Degradation Index) e de informa{\c{c}}{\~a}o de fase (teoremas 
                         de decomposi{\c{c}}{\~a}o de alvos de Cloude-Pottier, 
                         Freeman-Durden e Yamaguchi) resultaram em seis grupos de 
                         atributos. Um s{\'e}timo grupo de atributos, denominado de 
                         subconjunto {\'o}timo, foi formado a partir de procedimentos de 
                         sele{\c{c}}{\~a}o de atributos. Dados coletados em trabalho de 
                         campo foram utilizados como conjunto amostral de refer{\^e}ncia 
                         para o treinamento do classificador e valida{\c{c}}{\~a}o dos 
                         resultados. Os grupos foram classificados pelo algoritmo 
                         MAXVER-ICM, e os resultados classificat{\'o}rios apontaram que os 
                         grupos formados a partir da decomposi{\c{c}}{\~a}o de 
                         Cloude-Pottier e do subconjunto {\'o}timo (H, A, \α e Pv) 
                         apresentaram os melhores valores de Kappa com 0,78 e 0,75 
                         respectivamente, para o ano de 2015 e 0,75 e 0,74 respectivamente, 
                         para 2016. A partir dos subconjuntos {\'o}timos de 2015 e 2016, 
                         foram elaborados os mapas tem{\'a}ticos e realizada a 
                         t{\'e}cnica de subtra{\c{c}}{\~a}o de mapas a partir do 
                         resultado classificat{\'o}rio de 2015 pelo resultado de 2016. 
                         Como resultado da valida{\c{c}}{\~a}o das detec{\c{c}}{\~o}es, 
                         obteve-se valor Kappa de 0,60. Os resultados classificat{\'o}rios 
                         das decomposi{\c{c}}{\~o}es de Cloude-Pottier, Freeman-Durden e 
                         Yamaguchi apresentaram desempenho superiores, quando comparados 
                         aos resultados classificat{\'o}rios pelos grupos de coeficientes 
                         de retroespalhamento, indicando a potencialidade destes teoremas 
                         de decomposi{\c{c}}{\~a}o de alvos para estudos de uso e 
                         cobertura da terra na {\'a}rea sob investiga{\c{c}}{\~a}o. No 
                         que concernem {\`a}s mudan{\c{c}}as que ocorreram no 
                         per{\'{\i}}odo analisado (2015/2016), houve uma 
                         diminui{\c{c}}{\~a}o da cobertura florestal natural em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s {\'a}reas em processo de 
                         produ{\c{c}}{\~a}o. As maiores perdas das {\'a}reas florestais 
                         est{\~a}o associadas principalmente com a degrada{\c{c}}{\~a}o 
                         florestal a partir das queimadas que ocorreram na regi{\~a}o. As 
                         {\'a}reas agr{\'{\i}}colas, de silvicultura e de pastagens 
                         continuam a avan{\c{c}}ar, suprimindo principalmente as 
                         {\'a}reas de florestas. ABSTRACT: The Amazon rainforest presents 
                         a great biodiversity being considered one of the largest and most 
                         important tropical forests in the world. However, has been 
                         subjected to several pressures that impact climate dynamics and 
                         hydrological and biogeochemical cycles. Such forcing factors, 
                         especially anthropogenic ones, can cause modifications and even 
                         complete conversions of the forest in other land use and land 
                         cover classes. The orbital remote sensing data applied to the 
                         dimensions of the Amazonian forest becomes a suitable tool to 
                         monitor how land use and land cover changes. In this context, this 
                         work aimed to evaluate the ALOS/PALSAR-2 full polarimetric images 
                         for the thematic stratification of changes in land use and land 
                         cover in a portion of the Tapaj{\'o}s National Forest and 
                         adjacent areas between 2015 and 2016. Polarimetric attributes 
                         derived from radar backscatter (Cross-Polarized Ratio, 
                         Parallel-Polarized Ratio and Radar Forest Degradation Index) and 
                         phase information (Cloude-Pottier, Freeman-Durden and Yamaguchi 
                         target decomposition techniques) resulted in six groups of 
                         attributes. A seventh group of attributes, called the optimal 
                         subset, was formed from attribute selection procedures. Field data 
                         samples were used as a reference samples for training the 
                         Classification algorithm and for validation of the results. The 
                         seven groups were classified by the MAXVER-ICM algorithm, and the 
                         classification results showed that the groups formed by the 
                         Cloude-Pottier decomposition and the optimal subset (H, A, 
                         \α e Pv) showed the highest Kappa values of 0.78 and 0.75, 
                         respectively, for the year 2015 and 0.75 and 0.74, respectively 
                         for the year 2016. From the optimum subsets 2015 and 2016, we 
                         elaborated the maps and performed the technique of subtraction of 
                         maps from the qualifying result of 2015 by the result of 2016. As 
                         a result of the validity of the detections, a Kappa value of 0.60 
                         was obtained. The classification results for the groups of the 
                         Cloude-Pottier, Freeman-Durden and Yamaguchi decompositions showed 
                         superior performance, when compared to the classification results 
                         of the backscatter coefficients groups, indicating the potential 
                         of these techniques of targets decomposition for studies of land 
                         use and land cover in the research area. In relation to changes of 
                         occurrence in the analyzed period (2015/2016), there was a 
                         decrease of the forest cover in relation to the areas in process 
                         of production. The greatest losses of the forest areas were 
                         associated mainly with forest degradation from the fires that 
                         occurred in the region. Agricultural, forestry and pasture areas 
                         continue increasing, suppressing mainly the forest area.",
            committee = "Shimabukuro, Yosio Edemir (presidente) and Gama, Fabio Furlan 
                         (orientador) and Mura, Jos{\'e} Claudio (orientador) and Santos, 
                         Jo{\~a}o Roberto dos and Sano, Edson Eyji and Bispo, Polyanna da 
                         Concei{\c{c}}{\~a}o",
         englishtitle = "Change in land use and cover from ALOS/PALSAR-2 polarimetric data 
                         ina portion of Tapaj{\'o}s National Forest and adjacent areas",
             language = "pt",
                pages = "173",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3QE2MAL",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3QE2MAL",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
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