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Data e hora local de busca: 06/02/2023 03:40.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CCH86S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.31.18.22
Última Atualização2013:03.06.14.19.54 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.31.18.22.38
Última Atualização dos Metadados2021:02.13.04.11.19 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17075-TDI/1936
Chave de CitaçãoKorting:2012:ToInDa
TítuloGeoDMA: a toolbox integrating data mining with object-based and multi-temporal analysis of satellite remotely sensed imagery
Título AlternativoGeoDMA: uma ferramenta para integrar mineração de dados com análise multi-temporal e orientada a objetos de imagens de sensoriamento remoto
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-08-20
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas119
Número de Arquivos1
Tamanho12551 KiB
2. Contextualização
AutorKorting, Thales Sehn
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaAlmeida, Claudia Maria de (presidente)
Fonseca, Leila Maria Garcia (orientadora)
Câmara, Gilberto (orientador)
Escada, Maria Isabel Sobral
Feitosa, Raul Queiroz
Papa, João Paulo
Noma, Alexandre
Endereço de e-Mailtkorting@dpi.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-07-31 18:24:20 :: tkorting@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2012-08-03 17:14:51 :: yolanda -> tkorting@dpi.inpe.br ::
2012-08-03 17:18:42 :: tkorting@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2012-08-09 17:49:53 :: yolanda -> tkorting@dpi.inpe.br ::
2012-08-10 17:59:44 :: tkorting@dpi.inpe.br -> administrator ::
2012-08-22 01:39:35 :: administrator -> yolanda ::
2012-08-23 17:52:56 :: yolanda -> tkorting@dpi.inpe.br ::
2012-08-23 19:31:34 :: tkorting@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2012-09-06 11:51:36 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
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2012-09-06 14:11:46 :: ivone@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: -> 2012
2012-09-06 14:15:44 :: lmanacero@yahoo.com -> ivone@sid.inpe.br :: 2012
2012-09-06 14:51:18 :: ivone@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2012-09-19 18:04:52 :: lmanacero@yahoo.com -> ivone@sid.inpe.br :: 2012
2012-09-19 18:26:15 :: ivone@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2012-09-24 13:55:55 :: lmanacero@yahoo.com -> ivone@sid.inpe.br :: 2012
2012-10-05 17:12:46 :: ivone@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2012-11-21 14:19:44 :: administrator -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2013-03-06 14:27:00 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br :: 2012
2013-03-06 14:27:18 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2013-03-06 14:53:40 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2012
2013-03-06 16:28:29 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2013-03-06 21:54:58 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2012
2013-03-07 11:33:20 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2021-02-13 04:11:19 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemineração de dados
processamento de imagens
sensoriamento remoto
sistemas computacionais
data mining
image processing
remote sensing
computer systems
ResumoO desenvolvimento de uma nova geração de sensores nos últimos 20 anos consolidou as imagens de sensoriamento remoto como uma importante fonte de dados para estudos ambientais e fenômenos geográficos em larga escala. É grande a variedade de resoluções (espacial, temporal e espectral) das imagens de sensoriamento remoto, desde pancromáticas até imagens polarimétricas. Apesar da grande experiência em coleta, armazenamento e distribuição de imagens e da diversidade de ferramentas computacionais para processamento e análise, ainda é difícil de se encontrar sistemas que apresentem um ambiente integrado para transformar imagens multi-temporais e de diversas resoluções em informação útil. Tendo em vista este panorama, a contribuição desta tese é dupla. Em primeiro lugar, propomos e implementamos uma nova ferramenta, seguindo os padrões de código-fonte aberto ( extit{Free and Open Source Software - FOSS}) , para integrar métodos de análise de imagens com técnicas de mineração de dados, visando produzir um ambiente computacional extensível e focado no usuário, aplicado à extração de informações e à descoberta de conhecimento em grandes bases de dados geométricos. Esta ferramenta é chamada GeoDMA - extit{Geographic Data Mining Analyst} (mineração de dados geográficos). GeoDMA integra técnicas de sementação de imagens, extração e seleção de atributos, classificação, métricas da ecologia da paisagem, métodos de análise multi-temporal para detecção de mudanças e classificação por métodos de árvores de decisão adaptados à mineração de dados espaciais. O sistema agrega imagens de sensoriamento remoto com outros tipos de dados geográficos através do acesso a bancos de dados locais ou remotos. GeoDMA também provê métodos de simulação para avaliar a acurácia dos modelos, e ferramentas para análise espaço-temporal, incluindo um esquema de visuação de perfis temporais que auxilia os usuários a descrever padrões em eventos cíclicos. Em segundo lugar, desenvolvemos um novo método para analizar dados espaço-temporais baseados na transformação dos perfis em coordenadas polares, o que permite a geração de um novo conjunto de atributos que aumenta a acurácia da classificação de imagens multi-temporais. O sistema GeoDMA foi construído como uma extensão do SIG Terra View, e por isso mapas temáticos e demais resultados são produzidos rapidamente, aproveitando-se das funcionalidades deste SIG. Para demonstrar as ferramentas do GeoDMA, cinco (5) casos de estudo, aplicados em diferentes contextos de detecção de uso e cobertura da terra, foram realizados usando dados de diferentes domínios. A avaliação destes experimentos, do ponto de vista do usuário, mostrou que a ferramenta obteve os resultados com um nível de integração não encontrado em sistemas semelhantes. ABSTRACT: The deployment of a new generation of sensors over the last 20 years has made satellite remotely sensed imagery a very important source of spatial data available for environmental studies of large-scale geographic phenomena. The variety of spatial, temporal and spectral resolutions for remote sensing images is large, ranging from panchromatic images to polarimetric radar images. Despite the great experience in image data gathering and distribution and a diversity of image processing and analysis toolboxes, it is still difficult to find image analysis systems that provide a straightforward fully integrated environment to transform multi-temporal and multiresolution satellite image data into meaningful information. Taking this into account, the contribution of this thesis is two-fold. Firstly, we propose and implement a new toolbox, developed under the Free and Open Source Software (FOSS) foundation, for integrating remote sensing imagery analysis methods with data mining techniques producing a user-centered, extensible, rich computational environment for information extraction and knowledge discovery over large geographic databases. The toolbox is called GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst. It integrates techniques of segmentation, feature extraction, feature selection, classification, landscape metrics and multi-temporal methods for change detection and analysis with decision-tree based strategies adapted for spatial data mining. It gathers remotely sensed imagery with other geographic data types using access to local or remote databases. GeoDMA provides simulation methods to assess the accuracy of process mo dels as well as tools for spatio-temporal analysis, including a visualization scheme for temporal profiles that helps users to describe patterns in cyclic events. Secondly, we develop a new approach for analyzing spatio-temporal data based on a polar coordinates transformation that allows creating a new set of features which improves the classification accuracy of multi-temporal image databases. As GeoDMA was built on top of Terra View GIS, thematic maps and other results can be produced rapidly, taking advantage of the basic GIS functionalities. To demonstrate the features of GeoDMA toolbox, five (5) case studies, applied in contexts of land use and land cover change, were carried out in different application domains. Evaluations of these experiments pointed out that the GeoDMA toolbox achieved results with a level of integration, from a user perspective, that could not be found elsewhere.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > GeoDMA: a toolbox...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
Originais/@4primeirasPaginas.pdf 04/10/2012 15:57 777.7 KiB 
Originais/arquivo modificados.pdf 04/10/2012 16:02 11.9 MiB
Originais/Folha de Aprovacao.pdf 27/08/2012 11:22 78.3 KiB 
publicacao.pdf 05/10/2012 08:58 12.2 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 31/07/2012 15:22 2.0 KiB 
autorizacao.pdf 06/09/2012 11:00 1.5 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CCH86S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CCH86S
Idiomaen
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
ivone@sid.inpe.br
lmanacero@yahoo.com
tereza@sid.inpe.br
tkorting@dpi.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
ivone@sid.inpe.br
lmanacero@yahoo.com
tkorting@dpi.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraissid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.05.01.52
Detentor dos Direitosoriginalauthor no holderibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CEP9QB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.14.10.45
Última Atualização2012:09.11.12.53.14 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.14.10.45.28
Última Atualização dos Metadados2020:10.01.15.58.03 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17078-TDI/1939
Chave de CitaçãoAffonso:2012:AnMu
TítuloRelação entre parâmetros ambientais e a densidade de pirarucu nos lagos de várzea de Mamirauá: uma análise multi-sensor
Título AlternativoRelationship between environmental parameters and pirarucu abundance in Mamirauá várzea lakes: a multi sensor approach
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-07-03
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas171
Número de Arquivos1
Tamanho3385 KiB
2. Contextualização
AutorAffonso, Adriana Gomes
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaRennó, Camilo Daleles (presidente)
Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes (orientadora)
Queiroz, Helder Lima de (orientador)
Valeriano, Dalton de Morisson
Zorro, Maurício Camargo
Prado, Rachel Bardy
Endereço de e-Mailadriana.affonso@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-08-14 10:45:28 :: affonso@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-08-21 18:43:02 :: yolanda -> administrator ::
2012-08-22 01:39:46 :: administrator -> affonso@dsr.inpe.br ::
2012-09-03 12:47:49 :: affonso@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-09-03 19:49:01 :: yolanda -> affonso@dsr.inpe.br ::
2012-09-04 03:10:18 :: affonso@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-09-05 13:47:15 :: yolanda -> affonso@dsr.inpe.br ::
2012-09-05 13:48:12 :: affonso@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-09-05 13:53:35 :: yolanda -> affonso@dsr.inpe.br ::
2012-09-05 13:58:27 :: affonso@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-09-10 16:48:00 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-09-11 12:53:58 :: lmanacero@yahoo.com -> ivone@sid.inpe.br ::
2012-09-19 17:16:35 :: ivone@sid.inpe.br :: -> 2012
2012-09-19 17:26:00 :: ivone@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2020-10-01 15:58:03 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveArapaima gigas
Landsat
ALOS
planície de inundação
Amazônia
pesca
manejo comunitário da pesca
Araipama gigas
ALOS images
Landsat images
Amazon (region) flooplain
fishery
comunity-based fishing management
ResumoO pirarucu ( extit{Arapaima gigas}, Schinz 1822) é a maior espécie de peixe de água doce com escamas do mundo, podendo atingir mais de 3 metros de comprimento e 200 kg, sendo amplamente distribuído na bacia Amazônica. Essa espécie vem sendo explorada desde os períodos pré-coloniais, ficando mais escassa na década de 70 e considerada comercialmente extinta em algumas cidades na Amazônia. Atualmente ela é considerada extquotedblleft{data deficient} extquotedblright pela IUCN, mas já existem vários sinais de exaustão dos estoques pesqueiros na Amazônia Brasileira nos últimos 30 anos. Por este motivo, sua pesca é oficialmente proibida durante o extquotedblleft{período de defeso} extquotedblright nos estados do Norte do país, e no Estado do Amazonas ela é proibida durante todo o ano, com exceção das áreas de cultivo ou de manejo, como na Reserva de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá (RDSM). A pesca do pirarucu é um elemento central da cultura e da economia das populações ribeirinhas amazônicas, representando 40% da captura total na RDSM, e a principal atividade econômica da região. Por este motivo a espécie tem sido alvo de ações de conservação, e objeto da pesca manejada no local de estudo. A identificação dos fatores que afetam a densidade dos pirarucus é de fundamental importância para a conservação da espécie e para o manejo sustentável da sua pesca. No entanto, a natureza dinâmica e complexa do ecossistema aquático amazônico torna difícil e adverso o seu estudo e, consequentemente, o entendimento dos processos e das inter-relações das estruturas e funções que o regem. Desta forma, o sensoriamento remoto, por possibilitar a visão sinóptica de grandes áreas em várias escalas de análise e o registro padronizado em várias escalas de tempo, integrado a outras fontes em sistemas de informações geográficas, possibilita uma análise espaço-temporal desse ecossistema complexo e fragmentado. Neste contexto, o objetivo desse trabalho foi analisar a relação entre características ambientais da planície de inundação e a densidade de pirarucus nos lagos da RDSM, no período compreendido entre 1999 e 2009, a partir da análise e integração de dados derivados de diferentes tipos de sensores remotos (ópticos e de radar de abertura sintética), de sensores diretos, amostras de campo e da literatura pertinente. Os resultados mostraram que os lagos da Reserva Mamirauá são bastante heterogêneos com relação a um grande número de parâmetros abióticos avaliados (tanto morfológicos, quanto limnológicos e vegetacionais) que puderam ser detectados pelo sensoriamento remoto, e também heterogêneos quanto à distribuição da densidade de pirarucus, que não se distribui igualmente no espaço. Os lagos estudados foram agregados em classes de densidade, que foram também caracterizadas pelas suas características ambientais. Os dados demonstraram que a densidade de pirarucu para cada classe de densidade é influenciada de forma diferenciada pelas variáveis ambientais a cada ano (tais como área do lago, distância deste até o rio ou até outro corpo d´água mais próximo, proporção de restingas e chavascais nas suas margens, e, principalmente, a área de cobertura de macrófitas naqueles lagos). A natureza das relações entre tais parâmetros e as densidades de pirarucu, entretanto, ainda não estão claras devido a grande variância do sistema ao longo dos anos. Entretanto, foi possível concluir que a cobertura de macrófitas aquáticas no período da cheia pode influenciar o número de indivíduos de pirarucu no ano seguinte, com maior ênfase para os indivíduos mais jovens. A cobertura de macrófitas aumenta a probabilidade de sobrevivência dos pirarucus recém-ecloídos (ou extquotedblleft{young-of-the-year} extquotedblright) fornecendo a eles proteção e uma excelente fonte de alimento durante seus primeiros meses de vida. Dessa forma, 1,5 anos depois estes eventos, os pirarucus jovens (ou bodecos) que se beneficiaram daqueles ambientes serão incluídos na contagem anual do estoque, incrementando a densidade daqueles lagos. Os bancos de macrófitas representam ambientes-chave para a proteção e conservação desta espécie e também para a maioria das espécies de peixes da várzea amazônica, garantido ou incrementando o seu recrutamento biológico. Mudanças climáticas e distúrbios relacionados à pesca em grande escala que possam afetar a extensão da cobertura de macrófitas nos lagos de várzea da Amazônia podem representar uma ameaça imediata para a conservação e a pesca do pirarucu. No entanto, o mapeamento da cobertura de macrófitas por meio de dados de sensoriamento remoto pode ser uma ferramenta essencial no estabelecimento de planos de manejo da pesca sustentável do pirarucu. ABSTRACT: The pirarucu ( extit{Arapaima gigas}, Schinz 1822) is the biggest scaled freshwater fish in the world, reaching more than 3 m in length and 200 kg in weigh. It is widely distributed in the Amazon basinand has been exploited since pre-colonial times. It has became more scarce since the 70´s, and it is now considered commercially extinct in some parts of the Amazon. Nowadays it is listed as extquotedblleft{data deficient} extquotedblright by IUCN, but there are several signs of fish stocks exhaustion in the Brazilian Amazon over the past 30 years. For this reason, pirarucu fishery is officially banned during the time of extquotedblleft{defeso} extquotedblright in the northern Brazilian states, and in the state of Amazonas it is prohibited throughout the year, with the exception of areas of cultivation or management, as the Mamirauá Sustainable Development Reserve. Pirarucu fishery is a key element of ribeirinho (rural inhabitants of Amazonian rivers margins) culture and economics, representing up to 40% of the total catch in Mamirauá Sustainable Development Reserve, the main economic activity in the region. For this reason this species has been the target of conservation actions, and the subject of managed fishery in the study area. Identifying the factors that affect the pirarucu density is essential for species conservation and for sustainable fishery management. However, the dynamic and complex nature of the Amazon aquatic ecosystem makes it difficult to study and, consequently, to understand the processes and interrelationships of the structures and functions that governs it. Thus, remote sensing, by allowing the synoptic view of large areas at various scales of analysis and standardized records in several time scales, integrated with other sources in geographic information systems provides a space-time analysis of this complex and fragmented ecosystem. In this context, the objective of this study was to analyze the relationship between the environmental characteristics of the floodplain lakes and pirarucu density found in theses lakes at Mamirauá Sustainable Development Reserve between 1999 and 2009. Is was possible through the analysis and integration of data derived from remote sensing images (optical and synthetic aperture radar), direct sensors, field samples and information from the literature. The results showed that Mamirauá lakes are quite heterogeneous in respect to a large number of abiotic parameters (morphological, limnological and vegetation types) that could be detected by remote sensing, as well as the pirarucu density, which is not evenly distributed in space. The studied lakes were grouped into classes of density, which were also characterized by their environmental characteristics. The data showed that pirarucu density for each lake class is influenced differently by environmental variables in each year (such as lake area, distance to the river or to another water body, the proportion of extquotedblleft{restingas} extquotedblright and extquotedblleft{chavascal} extquotedblright in its banks, and especially to the macrophyte coverage). However, the nature of this relationship is still unclear due to the large variance of the system over the years. Nevertheless, it was suggested that macrophyte coverage during the flood period will influence the number of pirarucu in the following year, mainly on juvenile pirarucu. Increased macrophyte cover might increases the probability of survival of the young-of- the-year, providing protection and an excellent food source during their first months of life. Thus, 1.5 years after these events, the juvenile pirarucus (or bodecos), who benefited from those environments, will be included in the annual stock estimative, thus increasing the lake density. Macrophytes represent key-environments for the protection and conservation, not only for pirarucus, but for most fish species of the Amazon floodplain, increasing their biological recruitment. Climate change and disorders related to large-scale fishery that may affect the extent of macrophyte cover in the Amazon floodplain lakes may pose an immediate threat to the conservation and fishery of pirarucus. However, macrophyte mapping through remote sensing data can be an essential tool in establishing management plans for sustainable pirarucu fishery.
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Originais/@4primeirasPaginas.pdf 05/09/2012 13:51 779.0 KiB 
Originais/Adriana_Final.pdf 05/09/2012 10:53 7.2 MiB
Originais/Capa_Adriana_final.doc 05/09/2012 13:13 25.6 MiB
Originais/Capa_Adriana_final2.doc 05/09/2012 13:13 187.0 KiB 
Originais/folha de aprovacao.pdf 05/09/2012 09:30 300.9 KiB 
publicacao.pdf 11/09/2012 09:17 3.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 14/08/2012 07:45 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 11/09/2012 09:52 1.6 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CEP9QB
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CEP9QB
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
affonso@dsr.inpe.br
ivone@sid.inpe.br
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yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
affonso@dsr.inpe.br
ivone@sid.inpe.br
lmanacero@yahoo.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3BDKPUH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/02.23.10.19
Última Atualização2018:09.04.18.42.36 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/02.23.10.19.36
Última Atualização dos Metadados2018:09.04.18.43.40 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-17014-TDI/1892
Chave de CitaçãoEspindola:2012:SpTrLa
TítuloSpatiotemporal trends of land use change in the Brazilian Amazon
Título AlternativoTendências espaço-temporais das mudanças de uso da terra na Amazônia Brasileira
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-03-16
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas164
Número de Arquivos1
Tamanho3675 KiB
2. Contextualização
AutorEspindola, Giovana Mira de
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaRennó, Camilo Daleles (presidente)
Fonseca, Leila Maria Garcia (orientadora)
Câmara, Gilberto (orientador)
Aguiar, Ana Paula Dutra de (orientadora)
Valeriano, Dalton de Morisson
Brondizio, Eduardo Sonnewend
Vieira, Ima Célia Guimarães
Endereço de e-Mailgiovana@dpi.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-02-23 10:19:37 :: giovana@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2012-03-27 14:22:09 :: yolanda -> giovana@dpi.inpe.br ::
2012-05-12 17:18:56 :: giovana@dpi.inpe.br -> yolanda ::
2012-06-06 16:06:19 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-06-11 12:29:08 :: lmanacero@yahoo.com -> ivone@sid.inpe.br ::
2012-06-11 13:41:39 :: ivone@sid.inpe.br :: -> 2012
2012-06-11 14:05:36 :: ivone@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-09-04 18:41:12 :: administrator -> simone :: 2012
2018-09-04 18:43:40 :: simone -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavemudança de uso da terra
desflorestamento
Amazônia brasileira
land use change
deforestation
Brazilian Amazon
ResumoA Amazônia brasileira tem passado por transformações significativas devido, principalmente, a alterações climáticas e atividades humanas. Nas últimas décadas, a região registrou variações consideráveis no desflorestamento, e após um longo período de crescente aumento, as taxas de desflorestamento têm diminuído bastante nos últimos anos. Assim, para melhor entender as tendências e os fatores determinantes que influenciaram o desflorestamento, se faz necessário considerar as dinâmicas espaço- temporais das mudanças de uso da terra em toda a região. Neste sentido, este estudo apresenta métodos inéditos que estabelecem tais fatores determinantes pela utilização de dados de sensoriamento remoto, dados socioeconômicos e modelos estatísticos. Para tanto, combinamos informações do desflorestamento derivadas de imagens Landsat TM com dados dos últimos censos agropecuários para produzir mapas do acumulado do desflorestamento e dos principais usos agrícolas para toda a Amazônia em 1997 e 2007, com base em uma grade regular de 25 km x 25 km. Todas as análises foram obtidas a partir de um banco de dados que agrega uma ampla variedade de fatores culturais, institucionais, sócio-demográficos, ambientais e econômicos. Primeiramente, este estudo apresenta modelos de regressão linear e espacial que estabelecem os fatores determinantes do desflorestamento e dos principais usos agrícolas nos estados do Pará, Rondônia e Mato Grosso em 1997 e 2007. Em segundo, este estudo utiliza o incremento anual do desflorestamento entre 2002 e 2009 para construir modelos de regressão espaço-temporais. Por último, o estudo aborda tendências sub-regionais do desflorestamento pela análise de sua variabilidade espaço-temporal na última década. As análises sub-regionais analisam o histórico de ocupação humana e a dinâmica das mudanças de uso da terra em cada uma das seis sub-regiões selecionadas nos estados do Pará e Mato Grosso. ABSTRACT: The Brazilian Amazon region is undergoing significant changes due to climatic effects and human activities. In recent decades, the region has experienced marked variability in deforestation, and after a long period of increase, the deforestation rates have sharply decreased in more recent years. To better understand the predominant trends and critical factors influencing deforestation across the region, it is necessary to describe land use change dynamics over space and time. In this study, we present enhanced methods to reveal the spatiotemporal determinant factors of land use change by using remote sensing data, socioeconomic data and statistical models. We combined Landsat TM- based deforestation information with agricultural census data to produce maps of the cumulative proportion of deforestation and major agricultural land uses throughout the Brazilian Amazon in 1997 and 2007, on a regular grid with spacing of 25 km x 25 km. All of our analyses were derived from a data set that includes a range of cultural- institutional, socio-demographic, environmental and economic factors. First, this study builds linear and spatial regression models to assess determinant factors of deforestation and those major agricultural land uses for the states of Pará, Rondônia, and Mato Grosso in 1997 and 2007. Second, it uses the annual proportion of deforestation from 2002 to 2009 to build spatial multi-regression models that incorporate autoregressive components in space and time. Finally, this study addresses the subregional trends of forest change by analyzing the spatiotemporal variability of deforestation during the last decade. Our subregional analyses feature human occupation histories and land use change dynamics into each of the six subregions selected in the states of Pará and Mato Grosso.
ÁreaSRE
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Originais/Espindola_GM_Thesis_vBB-1.doc 31/05/2012 11:58 15.8 MiB
Originais/Espindola_GM_Thesis_vBB-1.pdf 31/05/2012 12:05 3.9 MiB
Originais/Folha de aprova‡ao.pdf 30/05/2012 14:34 152.3 KiB 
publicacao.pdf 11/06/2012 11:01 3.6 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 23/02/2012 08:19 1.9 KiB 
autorizacao.pdf 11/06/2012 09:23 99.5 KiB 
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3D84LHH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.17.09.07
Última Atualização2013:03.11.14.19.34 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/12.17.09.07.26
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.13.30 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17131-TDI/1986
Chave de CitaçãoSoares:2012:DiCaPa
TítuloDistribuição da cafeicultura em parte do estado do Espírito Santo, em relação às variáveis morfométricas e tipo de solos, usando dados de sensoriamento remoto
Título AlternativoDistribution os coffee plantation in part of state of Espírito Santo, regarding to morphometric variables and types of soil, using remote sensing data
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-12-20
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas121
Número de Arquivos1
Tamanho3351 KiB
2. Contextualização
AutorSoares, Sérgio Caldas
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaFormaggio, Antonio Roberto (presidente)
Moreira, Maurício Alves (orientador)
Shimabukuro, Yosio Edemir
Yi, José Luis Rodriguez
Endereço de e-Mailsergio_sjcsp@yahoo.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-12-17 09:09:10 :: sergio@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2013-02-14 17:35:17 :: yolanda -> administrator ::
2013-03-08 12:24:35 :: administrator -> yolanda@sid.inpe.br ::
2013-03-08 12:27:57 :: yolanda@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com ::
2013-03-08 13:13:46 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br ::
2013-03-11 13:42:16 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2012
2013-03-11 14:17:10 :: tereza@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2013-03-11 14:20:29 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br :: 2012
2013-03-11 14:26:50 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:13:30 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavecafeicultura
sensoriamento remoto agrícola
mapeamento de lavouras
caracterização agroambiental
variáveis morfométricas
coffe production
agriculture remote sensing
crop mapping
environmental caracterization
morphometrics variables
ResumoA cafeicultura é uma atividade de grande relevância econômica e social para o país e um importante segmento do agronegócio. Apesar desta importância o que se percebe é uma carência de informações objetivas e de estudos que relacionem a cultura e o meio ambiente, ou seja, uma caracterização do agroecossistema cafeeiro em cada uma das regiões produtoras do Brasil. Neste contexto, esta pesquisa teve como objetivo caracterizar a cafeicultura em quatro microrregiões de um dos principais pólos produtores do café conilon ( extit{Coffea canéphora}) do país, o estado do Espírito Santo. As quatro microrregiões são: Extremo Norte, Noroeste II, pólo Colatina e pólo Linhares, num total de 22 municípios. A metodologia adotada nesta pesquisa consistiu basicamente de cinco fases: (i) mapeamento das lavouras de café através da interpretação visual de ortofotos (escala 1:5000), obtidas no ano de 2007 e em imagens de alta resolução do Google Earth (utilizadas como dado auxiliar), para obter a espacialização das lavouras; (ii) atualização do mapa temático através da interpretação de imagens do TM/Landsat-5, do ano de 2010 e/ou 2011; (iii) verificação da exatidão do mapeamento (2010/2011), por meio de uma abordagem estatística; (iv) determinação da relação da cafeicultura com as variáveis morfométricas (altitude, declividade, posição de vertente) e tipo de solos; e, (v) estabelecimento do percentual de lavouras de café por município. Os resultados da pesquisa levaram às seguintes conclusões: a metodologia empregada no mapeamento foi adequada para identificar as lavouras de cafeicultura, com um total de 115.422,15 hectares mapeados, apresentou exatidão global de 94,15%de e índice Kappa igual a 0,88. Cerca de 36% do café mapeado encontra-se na microrregião Noroeste II sendo o município de Vila Valério o que apresentou maior percentual de área plantada com a cultura.Em relação à declividade, o café encontra-se, 97%, em áreas com até 20%. A região é forte produtora de café conilon e cultiva 96% das lavouras em altitude até 500 m. O café é cultivado homogeneamente em relação à orientação das vertentes e 69% de sua área é cultivada em Latossolos Amarelos Distróficos. ABSTRACT: The production of coffee is of great economic and social importance for Brazil and a very important agribusiness segment. Despite this importance, there is lack of objective information and studies relating the crop to the environment, specifically, the characterization of the coffee agroecosystem in each of the producing regions of Brazil. The purpose of this study is to characterize the coffee production in four micro regions within the state of Espírito Santo which is one of the major producers of extit{conilon} coffee ( extit{Coffea canephora}) within Brazil. These micro regions are situated in the Far North, the Northwest II, the Colatina pole and the Linhares pole covering a total of twenty-two municipalities.The approach adopted for this study is divided into five phases: (i) mapping of coffee plantations utilizing ortho aerial photography (1:5000), 2007, and the mapping of actual crop boundaries using high resolution satellite images from Google Earth, (ii) creating an updated thematic map by interpreting images TM/Landsat-5, 2010 and 2011, (iii) verification of the accuracy of the mapping (2010/2011) utilizing statistical methods, (iv) determination of the production of coffee based on morphological variables (altitude, slope, slope position) and soil types, and (v) determining the percentage of coffee farms by municipality. The survey results led to the following conclusions: the methodology used in the mapping was suitable to identify crops of coffee, with a total of 115,422.15 hectares mapped, showed an overall accuracy of 94.15% and a Kappa index equal to 0.88 . About 36% of coffee is located in the micro region Northwest II and the municipality of Vila Valério had the highest percentage of area occupied with the culture. The coffee production is 97% from areas where the slope gradient is less than 20%. The region is a strong coffee producer and cultivates 96% of conilon crops in altitude up to 500 m. The coffee is grown homogeneously in relation to the aspect orientation and 69% of its area is cultivated in Yellow dystrophic Oxisols.
ÁreaSRE
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Originais/DISSERTACAO_SERGIO_CALDAS_SOARES.pdf 26/02/2013 09:59 6.2 MiB
Originais/folha de aprovacao.pdf 25/02/2013 08:07 144.8 KiB 
publicacao.pdf 08/03/2013 09:46 3.3 MiB
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agreement.html 17/12/2012 07:07 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 08/03/2013 10:11 15.5 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3D84LHH
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Idiomapt
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Grupo de Usuáriosadministrator
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Grupo de Leitoresadministrator
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Detentor da CópiaSID/SCD
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL; BINAGRI.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CR8EL8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/10.17.17.34
Última Atualização2012:10.30.10.31.09 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/10.17.17.34.38
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.13.12 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17090-TDI/1949
Chave de CitaçãoSouza:2012:ClCoUs
TítuloClassificação da cobertura e do uso do solo urbano de São Luís (MA), com imagens worldview-2 utilizando mineração de dados e o sistema interimage
Título AlternativoLand use/land cover classification of urban area from São Luis (Maranhão state) using wordldiview-2 images, data mining and the interimage system
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-08-17
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas132
Número de Arquivos1
Tamanho3355 KiB
2. Contextualização
AutorSouza, Ulisses Denache Vieira
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaAlmeida, Claudia Maria de (presidente)
Kux, Hermann Johann Heinrich (orientador)
Florenzano, Teresa Gallotti
Feitosa, Antônio Cordeiro
Endereço de e-Mailulissesdenache@hotmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-10-17 20:21:41 :: ulisses@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-10-25 14:08:06 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-10-26 13:55:02 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br ::
2012-10-29 13:03:23 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: -> 2012
2012-10-30 10:30:20 :: administrator -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2012-10-30 10:33:06 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012
2012-10-30 10:36:48 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:13:12 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto
WordView-II
mineração de dados
GEOBIA
manguezais
dunas
remote sensing
WorldView-II
data mining
GEOBIA
mangroves
dunes
ResumoAs áreas urbanas caracterizam-se por ser um espaço em transformação, dinâmico e com problemas de ordenamento e de uso e ocupação do solo. Quando estas áreas urbanas estão localizadas em ambientes costeiros, se tornam ainda mais frágeis pela presença de ecossistemas como os manguezais e as dunas. A utilização dos dados de sensoriamento remoto aliados a técnicas de mineração de dados possibilitam a extração automática de importantes informações para o planejamento e a gestão urbana costeira. Para processamento e avaliação dos dados provenientes de novos sensores orbitais, utiliza-se conhecimento de GEOBIA. Neste trabalho foram utilizadas imagens do satélite WorldView-2 de alta resolução espacial, com uma banda pancromática (0,50m) e oito bandas multiespectrais: três bandas na faixa do visível ( extit{red, green e blue}) e a banda do infravermelho próximo (NIR), além das quatro novas bandas: extit{coastal} (400-450 nm), extit{yellow} (585-625 nm), extit{red edge} (705-745 nm) e extit{near-infrared-2} (860-1040 nm). O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso dessas imagens aliadas a técnicas de mineração de dados para a classificação de uso e cobertura do solo urbano em áreas urbanas costeiras. Os procedimentos aplicados em duas áreas-testes no setor norte da cidade de São Luís, Ilha do Maranhão. Primeiramente, foi utilizado um modelo de classificação para as áreas-testes que considerava somente análise exploratória a partir das ferramentas implementadas no software InterIMAGE (Teste AI e BI). Para comparação foi elaborado um modelo com base nos resultados da mineração de dados por árvore de decisão com um número mínimo de folhas, indicava os melhores limiares e atributos para classificar as imagens, sendo este modelo adaptado à concepção do software InterIMAGE (Teste AII e BII). Através de avaliações estatísticas, foi possível optar pelas classificações com maior precisão que obtiveram índices extit{Kappa} de 0,8354 (Teste AII) e 0,8446 (Teste BII) e assim customizar os atributos já validados na classificação da cobertura do solo ao modelo para mapear o uso do solo, obtendo-se índices Kappa de 0,7924 (Área A) e 0,7631 (Área B). ABSTRACT: Urban areas are characteristic spaces under dynamic changes, with problems related to planning land use/land cover. Such areas are especially fragile when they are located in coastal regions with mangrove vegetation and dune ecosystems. Remote sensing information and data mining techniques allow the automatic extraction of important information for planning and urban management issues of such areas. Data processing of the new high resolution remote sensing satellite systems considers the GEOBIA paradigm. In this study data from the WorldView-2 satellite were used: bands red, green and blue in the visible spectrum and a near infrared band. Four new bands were added in this very high resolution sensor system, namely: coastal (400-450 nm), yellow (585-625 nm), red edge (705-745 nm) and near-Infrared-2 (860-1040 nm). The objective of this study was to evaluate the capability of these datasets for the classification of land use/land cover in urban coastal areas. Two test-sites were considered at the northern section of São Luís city (Maranhão State, Brazil). Initially, tests were made with a classification model, considering only those tools implemented at the InterIMAGE classification software (Tests AI and BI). For comparison purposes, a model was developed based on the results of data mining by decision tree, with a minimum number of leaves, which indicates the best thresholds and attributes to classify images. This model was adapted to the concept of the software InterIMAGE (Tests AII and BII). After a statistical evaluation, those classifications with the highest Kappa indices were considered, namely: Test AII (0.8354) and BII (0.8446). It was then possible to customize the attributes validated earlier in the land cover classification to the model used to map land use, obtaining extit{Kappa} indices of 0.7924 for area A and 0.7631 for area B.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Classificação da cobertura...
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Originais/@4primeirasPaginas-2.pdf 29/10/2012 14:25 778.2 KiB 
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Originais/folha de aprovacao.pdf 18/10/2012 16:54 151.0 KiB 
publicacao.pdf 30/10/2012 08:21 3.3 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/10/2012 14:34 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 26/10/2012 11:54 1.1 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CR8EL8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CR8EL8
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lmanacero@yahoo.com
marcelo.pazos@inpe.br
ulisses@dsr.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
lmanacero@yahoo.com
marcelo.pazos@inpe.br
ulisses@dsr.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CHCSD5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.30.12.50
Última Atualização2012:11.01.10.52.18 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.30.12.50.42
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.55 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17093-TDI/1952
Chave de CitaçãoPereira:2012:AvMéIn
TítuloAvaliação de métodos de integração de imagens ópticas e de Radar para a classificação do uso e cobertura da terra na Região Amazônica
Título AlternativoEvaluation of optical and radar images integration methods for land use and land cover classification on Amazon Region
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-08-27
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas270
Número de Arquivos1
Tamanho13441 KiB
2. Contextualização
AutorPereira, Luciana de Oliveira
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaDutra, Luciano Vieira (presidente)
Freitas, Corina Costa (orientadora)
Sant’Anna, Sidnei João Siqueira (orientador)
Shimabukuro, Yosio Edemir
Aylton, Pagamisse
Endereço de e-Maillucianageo@ymail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-09-05 12:20:27 :: lucianao@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-09-05 14:47:33 :: yolanda -> lucianao@dsr.inpe.br ::
2012-10-22 17:37:33 :: lucianao@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-10-31 10:47:26 :: yolanda -> lucianao@dsr.inpe.br ::
2012-10-31 15:39:29 :: lucianao@dsr.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-10-31 15:54:48 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br ::
2012-10-31 17:53:51 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: -> 2012
2012-11-01 10:54:53 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012
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3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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Transferível1
Palavras-Chavefusão de imagens
uso e cobertura da terra
Amazônia Brasileira
Santarém-Pará
Brazilian Amazon
image fusion
land use and land cover
Santarem-Para
ResumoEsta dissertação tem como objetivo principal avaliar diferentes formas de integrar dados (fusões e combinações) de diferentes sensores imageadores (SAR e ópticos) visando identificar a mais adequada para o mapeamento do uso e cobertura da terra de uma região de fronteira agrícola da Amazônia brasileira. Como objetivos específicos pode-se listar a identificação das classes que serão melhores discriminadas com a utilização conjunta dos dados ópticos e SAR e de seus respectivos métodos de integração, e também avaliar um modo de integrar a informação contida em imagens SAR multipolarizadas antes dos processos de fusões utilizando a primeira componente principal (PC) destes dados. Para tanto, foram realizadas 90 classificações com imagens distintas, sendo 2 imagens originais (LANDSAT5/TM e ALOS/PALSAR), 2 imagens formadas pelos atributos extraídos das imagens originais, 6 imagens combinadas e 80 imagens fusionadas por diferentes métodos. Várias classificações resultantes das imagens fusionadas ou combinadas apresentaram valores dos índices extit{Kappas} estatisticamente superiores ao da imagem LANDSAT5/TM. Neste cenário destacaram-se os métodos de fusões extit{Ehlers, Wavelet á trous}, IHS e SPC ( extit{Selective principal component analysis}). Entretanto, estes três últimos métodos de fusões apresentaram bons resultados somente quando as fusões foram processadas utilizando a primeira componente principal das bandas da imagem ALOS/PALSAR ou dos três atributos SAR selecionados, mostrando assim a aplicabilidade do método proposto de integrar informações dos dados SAR. Baseado nas análises dos índices extit{Kappas} por classes conclui-se que o uso conjunto dos dados ópticos com SAR melhora a classificação de todas as classes definidas neste estudo. Entretanto, os métodos que melhor discriminam uma determinada classe ou um conjunto de classes são distintos. No geral, as classes florestadas foram melhores discriminadas pelo método de fusão extit{Ehlers} em que pelo menos a banda HV da imagem ALOS/PALSAR está envolvida no processo. As classes de regeneração intermediária e inicial foram melhor discriminadas pelo método de fusão SPC utilizando a primeira componente das bandas da imagem ALOS/PALSAR. As classes de solo exposto, soja pronta para colheita, pasto limpo e pasto sujo foram melhores discriminadas pela classificação da imagem fusionada pelo método IHS utilizando os atributos ópticos e primeira PC das bandas da imagem ALOS/PALSAR. A classe de soja com aproximadamente 40 dias de semeadura foi melhor discriminada pela classificação da imagem ALOS/PALSAR. Concluiu-se também que a banda HV contém informações importantes na discriminação das classes, pois está presente na maioria dos métodos de fusões que aumentaram acurácia das classificações. ABSTARCT: This study aims to asses different ways for data integration (fusions and combinations) of different imagery sensor (SAR and optical) in order to identify the most appropriate for mapping land use and land cover in an agricultural frontier region of the Brazilian Amazon. The secondary goals are to identify the classes that are better discriminated with the use of SAR and optical data together and also to evaluate the procedure of integrating the information of multipolarized SAR data before the fusion process, using the first principal component (PC) of these data. To achieve these goals 90 distinct image classifications were performed: 2 original images (LANDSAT5/TM and ALOS/PALSAR), 2 images composed by the attributes extracted from the original images, 6 combined images and 80 fused images by different methods. Several classifications of fused and combined images presented statistically higher extit{Kappa} values than that of LANDSAT5/TM classification. The fusion methods to be highlighted were extit{Ehlers, Wavelet á trous}, IHS e SPC (Selective principal component analysis). However the latter three methods showed good results only when the fusion process where performed using the first principal component of ALOS/PALSAR image bands, or of the three attributes extracted from radar images, showing the applicability of the proposed method of integrating information from SAR data. Based on the analysis of the extit{Kappa} coefficients per class it was concluded that the use of optical and SAR data together improves the classification results for all classes. However, the methods that best discriminate one single class were different for each class. In general, the forested classes were better discriminated by the extit{Ehlers} fusion method in which at least the HV band of ALOS/PALSAR image was involved in the fusion process. The intermediate and initial regeneration classes were better discriminated by the SPC fusion method using the first PC of ALOS/PALSAR image bands. The bare soil, soybeans ready for harvest, clean pasture and dirty pasture classes were better discriminated by the IHS fusion method using the optical attributes and the first PC of ALOS/PALSAR image bands. The class of soybean with 40 days of seeding was better discriminated by the classification using only the ALOS/PALSAR image. It was also concluded that the HV band contains valuable information to improve the discrimination of classes, because this band was present in most of the fusion methods with high values of classification accuracies.
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
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Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CF6A2S
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Última Atualização2013:01.22.12.46.40 (UTC) administrator
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Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.48 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17103-TDI/1959
Chave de CitaçãoMoraes:2012:PAREVA
TítuloECOLOGIA ESPACIAL DA SARDINHA VERDADEIRA (Sardinella brasiliensis Steindachner 1879): PADRÕES RELACIONADOS À VARIABILIDADE ATMOSFÉRICA E OCEÂNICA NO ATLÂNTICO SUDOESTE
Título AlternativoSPATIAL ECOLOGY OF THE BRAZILIAN SARDINE (Sardinella brasiliensis Steindachner 1879): PATTERNS RELATED TO ATMOSPHERIC AND OCEANIC VARIABILITY IN THE SOUTHWESTERN ATLANTIC
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-09-17
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas322
Número de Arquivos1
Tamanho5904 KiB
2. Contextualização
AutorMoraes, Luiz Eduardo de Souza
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaLorenzzetti, João Antonio (presidente)
Gherardi, Douglas Francisco Marcolino (orientador)
Paes, Eduardo Tavares (orientador)
Muelbert, José Henrique
Frédou, Flávia Lucena
Endereço de e-Mailledumoraes@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-08-16 17:28:42 :: lemoraes -> yolanda ::
2012-08-17 18:32:49 :: yolanda -> administrator ::
2012-08-22 01:39:50 :: administrator -> lemoraes ::
2012-11-03 17:57:19 :: lemoraes -> yolanda ::
2012-11-12 17:22:13 :: yolanda -> lemoraes ::
2012-11-13 17:18:09 :: lemoraes -> yolanda ::
2012-11-13 17:18:44 :: yolanda -> lemoraes ::
2012-11-13 18:23:16 :: lemoraes -> yolanda ::
2012-11-26 11:45:51 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-12-03 11:48:43 :: lmanacero@yahoo.com -> administrator ::
2012-12-16 16:03:54 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br ::
2013-01-22 12:44:56 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com ::
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2013-01-22 13:02:06 :: tereza@sid.inpe.br :: -> 2012
2013-01-22 13:04:38 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:12:48 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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Transferível1
Palavras-Chavesardinha verdadeira
variabilidade ambiental
distribuição espacial sensoriamento remoto
Plataforma Continental sudeste Brasileira
brazilian sardinella
enviromental variability
spatial distrubuition
remote sensing
Southeastern Brazilian Bight
ResumoA distribuição espacial da sardinha verdadeira ( extit{Sardinella brasiliensis}) foi investigada durante os estágios de vida planctônico (embrionário e larvar) e adulto, empregando-se uma série de coletas de ictioplâncton conduzidas entre 1976 e 1993, e dados de captura pela frota de cerco, no período de 2000 a 2006. A caracterização do ambiente oceanográfico da Plataforma Continental Sudeste Brasileira (PCSB) empregou dados extit{in situ} e descritores multivariados, criados a partir de conjuntos de variáveis de reanálise (Simple Ocean Data Analysis), no período de 1976 a 1993, e Sensoriamento Remoto (SR - TSM, Vento e Clorofila-$lpha$), no período entre 2000 e 2006. A variabilidade da estrutura espacial foi quantificada e descrita através de modelos de regressão múltipla, empregando conjuntos de Autovetores Espaciais como variáveis explanatórias, representando padrões espaciais em um gradiente de escalas. A descrição da estrutura espacial empregou um conjunto predefinido de escalas de referência: Escalas Macro - 200 km a 400 km; Escalas Médias - 50 km a 199 km; e Escalas Locais - < 50 km. Variações temporais na estrutura espacial foram testadas quanto à sua significância estatística, através de modelos de Análise de Variância (ANOVA) modificados. A influência do ambiente sobre os arranjos espaciais observados (dependência espacial) foi explorada através de Analises de Codependência Multiescala, sendo interpretada com base nas escalas de referência supracitadas. Os resultados para os estágios planctônicos mostram distribuições de ovos estruturadas principalmente nas escalas Médias e Locais. As distribuições de larvas mostram uma estruturação espacial mais evidente, com variabilidade em escalas Macro e Médias. O comportamento temporal da estrutura espacial mostra uma maior importância relativa das escalas Macro nos verões de 1977 e 1993, sugerindo a ocorrência de expansões e contrações nos habitats reprodutivos. As variações temporais na estrutura espacial não se mostram significativas em nenhum estágio planctônico, embora as variações nas densidades apresentem-se significativamente estruturadas. As relações de dependência espacial com variáveis termohalinas sugerem contribuições substanciais da estabilidade térmica superficial, e aportes continentais, na estruturação espacial dos habitats reprodutivos. No estágio adulto, a análise dos descritores multivariados (Sensoriamento Remoto) evidencia forte variabilidade ambiental nas escalas interanuais. Os resultados também sugerem um padrão sazonal de deslocamento extit{alongshore}, no qual a espécie se concentra preferencialmente na plataforma de Santos durante a transição verão-outono, deslocando-se para o setor sul da PCSB durante o inverno. Nos meses precedentes à desova (primavera), parte do estoque reocupa a plataforma de Santos. Embora a estrutura espacial mostre variações interanuais significativas, não se observam ciclos temporais bem definidos em nenhum dos cenários analisados. As relações de codependência com os descritores multivariados (dados SR) não mostram comportamento recorrente, sugerindo uma influência significativa de mecanismos comportamentais no processo de seleção de habitats, em curtas escalas de tempo. Em escala sazonal, uma ocupação alternada dos setores norte e sul da PCSB pode estar relacionada à intensificação dos principais mecanismos de enriquecimento em escala regional, notadamente a intensificação das intrusões da Água Central do Atlântico Sul, prevalentes no verão, e às intrusões superficiais da Corrente Costeira do Brasil no inverno. ABSTRACT: The spatial distribution of the brazilian sardine ( extit{Sardinella brasiliensis}) was investigated during plantonic (eggs and larvae) and adult stages. The role of environmental forcing on the spatial configurations was also explored for the first time. Ichthyoplankton samples were acquired during a series of oceanographic surveys, conducted between December 1976 and January 1993. Spatial distribution at adult stages was inferred from logbook data registering the purse seine fleet activity between February 2000 and November 2006. Environmental data included extit{in situ} temperature and salinity samples (1976 to 1993), a set of Simple Ocean Data Analysis (SODA) variables (1976 to 1993); and Remote Sensing (RS) data (SST, Wind and Chlorophyll--$lpha$) (2000 to 2006). Prior to analyses, SODA and Remote sensing data were reduced by Principal Component Analysis, creating a new set of multivariate gradient descriptors. The spatial structure was decomposed and quantified through a series of multiple regression models, using spatial eigenvectors as explanatory variables. The description of the spatial structures was based on a set of predefined reference scales: Macro Scales - 200 km to 400 km; Medium Scales - 50 km to 199 km; Local Scales - < 50 km. Temporal variations in the spatial structure were detected using modified Analysis of Variance (ANOVA) models. Relationships of spatial dependency with the physical environment were explored through Multiscale Codependence Analyses (MCA). Results for the planktonic stages show that the distributions of eggs were structured mainly in Medium and Local scales. Spatial structuring is more evident for larvae distributions, where Macro and Medium scale variability predominate. Contributions in the Macro scales became more evident in the summers of 1977 and 1993, which might suggest expansions of the reproductive habitats. Temporal variations in egg and larvae densities were significant, although variations in the spatial structure were not significant at both stages. The reproductive habitats were characterized by higher surface temperatures and lower surface salinities, highlighting the importance of surface thermal stability and freshwater inputs. The analysis of the RS based multivariate descriptors shows that the Brazilian sardine spends his adult stages in a highly dynamic environment. Results also suggest a seasonal migration pattern, in which the sardine concentrates off Santos during the summer-autumn transition, moving to the southern sector of the SBB during autumn-winter. In the spring, fisheries concentrate both at Santos platform, and between Santa Catarina and Paranaguá. Changes in the spatial structure are significant in a interannual scale, and do not seem to follow regular cycles. Multiscale associations with multivariate gradient descriptors are characterized by frequent inversions of the correlation signals. This suggests that, at short time scales, habitat selection may be mostly driven by behavioral mechanisms. On a seasonal scale, an alternating occupation of the northern and southern sectors of the Southeastern Brazilan Bight might be related with the onset of the main enrichment mechanisms in a regional scale, namely the South Atlantic Central Water intrusions, during summer, and the cold and less saline surface intrusions, provided by the Brazil Coastal Current, during winter.
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Originais/Tese LES Moraes DSR INPE Revisada_30_11.docx 30/11/2012 18:54 12.3 MiB
Originais/Tese LES Moraes DSR INPE Revisada_30_11.pdf 30/11/2012 18:53 13.1 MiB
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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CCD8G8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.30.20.34
Última Atualização2012:10.29.10.24.22 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.30.20.34.09
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.34 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17089-TDI/1948
Chave de CitaçãoSilva:2012:DiEsEs
TítuloFasciolose bovina no Rio Grande do Sul: distribuição espacial e estimativa do risco usando análise de regressão, técnica de reconhecimento de padrões e geoprocessamento
Título AlternativoBovine fasciolisis in Rio Grande do Sul: spatial distribution and estimation of risk using regression analysis, technical pattern recognition and geoprocessing
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-08-16
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas100
Número de Arquivos1
Tamanho1439 KiB
2. Contextualização
AutorSilva, Ana Elisa Pereira da
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaFreitas, Corina da Costa (presidente)
Dutra, Luciano Vieira (orientador)
Molento, Marcelo Beltrão (orientador)
Monteiro, Antonio Miguel Vieira
Souza, Antônio Pereira de
Endereço de e-Mailanaepsilva@hotmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-07-30 20:34:09 :: anaelisa@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-08-01 11:38:18 :: yolanda -> anaelisa@dsr.inpe.br ::
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3. Conteúdo e estrutura
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Palavras-ChaveFasciola hepatica
regressão linear múltipla
árvore de decisão
Fasciola hepatica
multiple linear regression
decision tree
Resumo extit{Fasciola hepática} é o agente causador da Fasciolose, doença que desencadeia um processo inflamatório crônico no fígado e seus órgãos anexos, que acomete principalmente os ruminantes e acidentalmente o homem. No Brasil ocorre em maior número na região Sul, especialmente no estado do Rio Grande do Sul. Na população bovina pode levar à diminuição da produção e da fertilidade e, em casos graves, à morte. Por isso, o objetivo deste estudo foi estimar áreas de risco de ocorrência da fasciolose bovina nos municípios do Rio Grande do Sul, utilizando uma série temporal de variáveis climáticas e ambientais que melhor se relacionam com a doença e também o índice de positividade da fasciolose em períodos anteriores. Foram obtidos dados da doença de todos os municípios do Rio Grande do Sul que enviaram animais para abatedouros com Serviço de Inspeção Federal, no período de 2002 a 2010. Também foram obtidos dados de variáveis ambientais e climáticas que, segundo outros trabalhos, apresentam correlação com a fasciolose. Para realizar a estimativa foi aplicado o método de análise de regressão linear múltipla e a técnica de reconhecimento de padrões, conhecida como árvore de decisão. Através da regressão linear foram gerados um modelo geral com os dados de todos os anos (2002 a 2010) e um modelo individual para cada ano. O modelo geral apresentou R$^{2}$ = 0,36 e classificou corretamente entre 48 e 78% das amostras nos anos estudados. O modelo individual apresentou R$^{2}$ variando de 0,25 a 0,49 em cada ano, com acerto de 52 a 66%. Através da classificação por árvore de decisão, o índice de positividade da doença foi dividido em três classes de risco: baixo, médio e alto, alcançando exatidão global de 47 a 74% durante os anos de estudo. A regressão linear múltipla mostrou a importância do dado temporal para a construção do modelo, considerando duas variáveis do ano anterior ao evento estudado (índice de positividade e temperatura máxima), já que esta doença apresenta ciclo de desenvolvimento que pode durar de meses a anos. Na árvore de decisão também foi incluída a informação temporal do número de casos da doença do ano anterior. Quanto à exatidão global, tanto o modelo de regressão quanto a árvore de decisão gerada se mostraram métodos eficientes na classificação correta da maioria das amostras, em praticamente todos os anos estudados. A árvore que foi gerada a partir de amostras apenas do primeiro ano da série temporal conseguiu generalizar o problema e estimar a doença nos anos seguintes com resultados satisfatórios. ABSTRACT: extit{Fasciola hepatica} is the causative agent of fasciolosis, a disease that triggers a chronic inflammatory process in the liver and organs attached, which affects mainly the ruminants and accidentally men. In Brazil it occurs in greater numbers in the southern region, especially in the state of Rio Grande do Sul. In the cattle population, it can lead to a decrease in production and fertility and, in severe cases, the death. Therefore, the objective of this study was to estimate areas at risk in the cities of Rio Grande do Sul, using a time series of climatic and environmental variables that best relate to the disease and also the positivity index of fasciolosis in previous periods. Data about the disease were obtained from all cities of Rio Grande do Sul who sent animals to abattoirs with under the Federal Inspection Service from 2002 to 2010. Also, data from environmental and climatic variables that, according to other studies, correlate with fasciolosis were obtained. To perform the estimation, a multiple linear regression analysis method and a pattern recognition technique, known as decision tree were used. With the use of linear regression a general model with data from all years (2002-2010) and an individual model for each year were generated. The general model showed R$^{2}$ = 0.36 and correctly classified between 48 and 78% of the samples during the study years. The individual model showed R$^{2}$ ranging from 0.25 to 0.49 in each year, with accuracy 52-66%. Through the decision tree, the positivity index of the disease was divided into three risk classes: low, medium and high, reaching an overall accuracy from 47 to 74% during the study years. Multiple linear regression showed the importance of temporal data for the construction of the model, considering two variables the year prior to the event being studied (positivity index and maximum temperature), since this disease has a development cycle that can last from months to years. In the decision tree was also included the temporal information about the number of cases from the previous year was also included. As for the overall accuracy, both the regression model and the decision tree methods have proved to be effective in correctly classifying most samples, in almost all years studied. The tree was generated from samples of only the first year of the series only, and was able to generalize the problem and estimate the disease in subsequent years with satisfactory results.
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4. Condições de acesso e uso
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5. Fontes relacionadas
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
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6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CBH6CP
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Última Atualização2012:10.29.15.33.38 (UTC) administrator
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Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.32 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17092-TDI/1951
Chave de CitaçãoGonçalves:2012:AnOcCe
TítuloAnálise da ocupação do cerrado pelo agronegócio no sul do Maranhão e Piauí usando imagens Landsat do período 1975-2010
Título AlternativoAnalysis of the occupation of the cerrado by agribusiness activities in southern Maranhão and Piauí using Landsat imagens of the period 1975-2010
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-08-30
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas103
Número de Arquivos1
Tamanho8050 KiB
2. Contextualização
AutorGonçalves, João Paulo Domingos
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaFlorenzo, Teresa Gallotti (presidente)
Filho, Raimundo Almeida (orientador)
Sano, Edson Eyli (orientador)
Shimabukuro, Yosio Edemir
Meneses, Paulo Roberto
Endereço de e-Mailjoaopdg@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-07-25 14:23:56 :: jpaulo@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2012-08-15 18:26:18 :: yolanda -> administrator ::
2012-10-19 14:40:10 :: administrator -> yolanda@sid.inpe.br ::
2012-10-25 14:04:52 :: yolanda@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-10-26 13:02:07 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br ::
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2012-10-29 11:44:43 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> yolanda :: 2012
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2012-10-29 15:45:29 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:12:32 :: administrator -> :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveexpansão agrícola
sensoriamento remoto
agronegócio
Alto Parnaíba
agricultural expansion
remote sensing
agribusiness
Alto Parnaíba
ResumoA crescente ocupação dos cerrados do Brasil Central para a produção de extit{commodities} tem ocasionado acentuadas perdas de cobertura vegetal natural desse bioma. A análise de imagens de sensoriamento remoto permite avaliar a dimensão dessa ocupação e sua dinâmica no tempo, fornecendo subsídios para a implantação de políticas de sustentabilidade ambiental. Nesse contexto, o objetivo geral deste estudo foi analisar a dinâmica de ocupação agrícola dos cerrados na região sul dos estados do Maranhão e do Piauí. Foi analisado um conjunto de imagens do LANDSAT dos sensores MSS e TM obtidas nos anos de 1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000, 2005 e 2010. As imagens foram radiometricamente corrigidas e convertidas em imagens-fração (vegetação, solo e água) e classificadas utilizando uma abordagem que combinou segmentação, classificação não-supervisionada e edição orientada por composições coloridas. Após a classificação das imagens LANDSAT, as áreas referentes à expansão agrícola foram quantificadas em um banco de dados, com o objetivo de que, com intervalo de cinco anos, fosse calculada a apropriação do espaço geográfico pelo agronegócio na área de estudo. Os resultados mostraram que essa área vem sendo ocupada em ritmo acelerado. Nos anos de 1975 e 1980, menos de 0,1% da área que pode ser utilizada pela agroindústria (platôs) havia sido ocupada. Em 1985, a ocupação correspondia a 2%, saltando para aproximadamente 11% no ano de 1990, 12% em 1995, 21% em 2000, 30% em 2005 e 39% em 2010. Se o ritmo de ocupação da região se mantiver na taxa verificada na última década, restarão apenas 38% da vegetação nativa em 2020, a qual será totalmente substituída até 2030. Os resultados obtidos atestam a eficácia da abordagem metodológica utilizada na análise da apropriação do espaço geográfico pelo agronegócio na área de estudo, a qual pode ser estendida para toda a área correspondente ao bioma Cerrado. ABSTRACT: The increasing occupation of the tropical savannas of central Brazil (Cerrado) for the production of commodities has caused significant losses of this biome. The analysis of remote sensing images allows assessing the extent of occupation and its temporal dynamics, providing support for the implementation of policies for environmental sustainability. The objective of this study was to analyze the dynamics of land occupation by agribusiness activities of an area covered by savanna vegetation in the southern parts of the Maranhão and Piauí States. We analyzed a set of LANDSAT images acquired by the MSS and TM sensors, obtained for the years 1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000 and 2010. The images were radiometrically corrected and converted into fraction images (vegetation, soil and water) and classified using an approach that combines segmentation, unsupervised classification, and editing techniques supported by color composites. After classification of LANDSAT images, the areas related to agricultural expansion was quantified in a database, in order that, with an interval of five years, was calculated appropriation of geographic space by agribusiness in the study area. Results showed that this area has been occupied quickly. In 1975 and 1980, less than 0.1% of areas was occupied. In 1985, the occupation was 2%, rising to approximately 11% in 1990, 12% in 1995, 21% in 2000, 30% in 2005 and 39% in 2010. If the rate of occupation of the region remains similar to the rate of the last decade, there will be only 38% of native vegetation in 2020 or it will be fully replaced until 2030. The results demonstrated the effectiveness of the methodological approach used in the analysis of the appropriation of geographic space by the agribusiness in the study area, which can be extended to the entire area corresponding to the Brazilian Cerrado biome.
ÁreaSRE
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Originais/inpe mestrado joaopaulo dissertacao final-r.doc 29/10/2012 10:22 17.5 MiB
Originais/inpe mestrado joaopaulo dissertacao final-r.pdf 29/10/2012 10:23 7.7 MiB
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agreement.html 25/07/2012 11:23 2.0 KiB 
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CBH6CP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CBH6CP
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3CB8UHH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.23.17.40
Última Atualização2013:02.08.10.47.17 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2012/07.23.17.40.59
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.12.31 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17080-TDI/1940
Chave de CitaçãoAnazawa:2012:InPeAt
TítuloVulnerabilidade e território no litoral norte de São Paulo: indicadores, perfis de ativos e trajetórias
Título AlternativoVulnerability and territory in the northern coast of São Paulo: indicators, assets profile and trajectories
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2012
Data2012-08-14
Data de Acesso06 fev. 2023
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas218
Número de Arquivos1
Tamanho21288 KiB
2. Contextualização
AutorAnazawa, Tathiane Mayumi
GrupoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaRennó, Camilo Daleles (presidente)
Monteiro, Antonio Miguel Vieira (orientador)
Feitosa, Flávia da Fonseca (orientadora)
Souza, Iris de Marcelhas e
Sposati, Aldaíza de Oliveira
Carmo, Roberto do
Endereço de e-Mailtathimay@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2012-07-23 17:42:29 :: tathimay@gmail.com -> yolanda ::
2012-07-25 19:30:39 :: yolanda -> tathimay@gmail.com ::
2012-09-13 14:24:15 :: tathimay@gmail.com -> yolanda ::
2012-10-05 12:45:36 :: yolanda -> lmanacero@yahoo.com ::
2012-10-05 12:56:16 :: lmanacero@yahoo.com -> ivone@sid.inpe.br ::
2012-10-05 16:49:48 :: ivone@sid.inpe.br :: -> 2012
2012-10-11 18:17:46 :: ivone@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2012-11-03 23:58:21 :: administrator -> ivone@sid.inpe.br :: 2012
2012-12-20 11:48:17 :: ivone@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2012-12-20 11:51:35 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012
2013-02-08 10:45:52 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: 2012
2013-02-08 10:49:03 :: lmanacero@yahoo.com -> tereza@sid.inpe.br :: 2012
2013-02-14 12:29:38 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2018-06-05 04:12:31 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
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Transferível1
Palavras-Chavevulnerabilidade social
geoprocessamento
território
painel de observação
integração de dados
sensoriamento remoto
populacionais
social vulnerability
geoprocessing
territory
observation panel
integration of remote sensing data
population
ResumoFrente às complexidades da realidade urbana brasileira e com uma ocorrência mais frequente de eventos climáticos extremos, identificar, medir e caracterizar a extit{vulnerabilidade} de grupos populacionais em seus territórios torna-se essencial para informar o desenho das políticas públicas urbanas dentro dos novos cenários que começam a se estabelecer. Esta dissertação apresenta uma abordagem conceitual e metodológica que parte de uma perspectiva da extit{vulnerabilidade social} que se baseia na caracterização do extit{Perfil de Ativos} das famílias, e a estende para uma explícita incorporação da dimensão territorial. Buscando contribuir para um debate interdisciplinar em torno da vulnerabilidade, o trabalho propõe a construção de um extit{Painel de Observações} que facilite o diálogo sobre a multidimensionalidade do conceito de extit{vulnerabilidade} e supere as abordagens reducionistas baseadas em um único índice sintético. Esse painel é composto por várias formas de representação para a extit{vulnerabilidade} e inclui medidas, sintetizadas por um índice multidimensional com expressão espacial - o extit{IVSE} (Índice de Vulnerabilidade Socioecológica) -, seus componentes, extit{Mapas de Superfícies, Perfis de Ativos, Trajetórias, Gráficos,} bem como extit{Imagens de Satélites e Fotografias} utilizados para verificações remotas e em campo. Em conjunto, estas representações definem uma extit{Cartografia da Vulnerabilidade} apoiada no conceito de um extit{Painel de Observações}. Dada a diversidade de dados necessários para a composição deste painel, provenientes de distintas fontes, com diferentes escalas, cobertura, e com distribuição espacial e temporal diversa, o trabalho envolveu a realização de análises integradas capazes de lidar com o tratamento de informações sobre a paisagem físico-natural e com dados socioeconômicos desagregados territorialmente. Foi fundamental a utilização de um conjunto de geotecnologias, que inclui sistemas de informações geográficas (SIG), banco de dados geográficos, técnicas de análise espaço-temporal e processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. A metodologia proposta foi aplicada para a região litorânea que compreende os municípios de Caraguatatuba e São Sebastião, parte do Litoral Norte do Estado de São Paulo. Através da análise dos resultados, foi possível observar a heterogeneidade das condições de extit{vulnerabilidade} e das dinâmicas de suas extit{trajetórias} nas distintas regiões dos municípios. Os resultados demonstram o potencial analítico do conjunto de representações da vulnerabilidade apresentados neste trabalho, especialmente no contexto das políticas públicas urbanas, dada sua capacidade de explicitar as desigualdades na distribuição dos recursos e das oportunidades na cidade, destacando o papel do território como o chão onde o cotidiano de vida e vivências acontecem. ABSTRACT: Given the complexities of the Brazilian urban reality and the increasingly frequent occurrence of extreme weather events, identify, measure and characterize the vulnerability of population groups in their territories becomes essential to inform the design of public policies within the new urban scenarios that begin to be established. This dissertation presents a conceptual and methodological approach that updates a perspective of social vulnerability that relies on the characterization of the extit{Assets Profile} of families and extends it to explicitly incorporate a territorial dimension. Seeking to contribute to an interdisciplinary debate on vulnerability, this work proposes the construction of an extit{Observation Panel} to facilitate the dialogue on the multidimensionality of the concept of vulnerability and overcome the reductionist approaches that rely on a single synthetic index. This panel is composed of numerous forms of representing vulnerability, including measures, summarized by an multidimensional index - the SEVI (Socioecological Vulnerability Index) -, its components, extit{Surface Maps, Assets Profile, Trajectories, Graphics}, as well as extit{Satellite Images and Photos} used for remote and field verifications. Together, these representations define a cartography of vulnerability that is supported by the concept of an Observation Panel. Given the diversity of data needed for the composition of this panel, from different sources with different scales, coverage, and with different spatial and temporal distribution, the study demanded integrated analysis that are able to handle information about the physical and natural landscape as well as socioeconomic data. Therefore, it was essential to use a set of geotechnologies, including geographic information systems (GIS), geographic database, spatio-temporal techniques of analysis, and digital image processing for remote sensing. The proposed methodology was applied to the coastal region comprising the municipalities of Caraguatatuba and São Sebastião, at the northern coast of São Paulo. By analyzing the results, we observed the heterogeneity of the conditions of vulnerability and the dynamics of their trajectories in different regions of the municipalities. The results demonstrate the analytical potential of the set of representations of vulnerability presented in this work, especially in the context of urban public policies, given their ability to explain the unequal distribution of resources and opportunities in the city, highlighting the role of territory as the ground where the daily life and experiences happen.
ÁreaSRE
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Originais/dissertacao_tathiane_Final.docx 07/02/2013 14:07 16.1 MiB
Originais/dissertacao_tathiane_Final.pdf 07/02/2013 14:10 25.1 MiB
Originais/folha de aprovacao.pdf 04/10/2012 16:15 763.3 KiB 
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agreement.html 23/07/2012 14:40 2.0 KiB 
autorizacao.pdf 05/10/2012 09:53 1.5 MiB
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URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CB8UHH
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7. Controle da descrição
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