@PhDThesis{Latorre:2005:DeMeIn,
author = "Latorre, Marcelo Lopes",
title = "Desenvolvimento metodol{\'o}gico para a integra{\c{c}}{\~a}o de
dados de sensoriamento remoto multi resolu{\c{c}}{\~o}es para a
representa{\c{c}}{\~a}o da cobertura da terra em campos
cont{\'{\i}}nuos de vegeta{\c{c}}{\~a}o e
classifica{\c{c}}{\~a}o por {\'a}rvores de decis{\~a}o",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2005",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2005-10-14",
keywords = "observa{\c{c}}{\~a}o da terra, sensores remotos, regi{\~a}o
Amaz{\^o}nica, {\'a}rvore de regress{\~a}o,
classifica{\c{c}}{\~a}o, Campos cont{\'{\i}}nuos de
vegeta{\c{c}}{\~a}o, MODIS (radiometria), remote sensors, Amazon
region, regression tree, classifications, vegetation continuous
field, MODIS (radiometry).",
abstract = "Atualmente, in{\'u}meros esfor{\c{c}}os para mapear e monitorar
as mudan{\c{c}}as da cobertura da terra na Amaz{\^o}nia
Brasileira t{\^e}m-se baseado em an{\'a}lises de dados Landsat,
consumindo para isto, um n{\'u}mero expressivo de horas em
laborat{\'o}rios para o processamento destes dados. Al{\'e}m
disso, estimativas de diferentes an{\'a}lises (dados de menor
resolu{\c{c}}{\~a}o-AVHRR) t{\^e}m gerado resultados
conflitantes, causados, sobretudo, pelas diferen{\c{c}}as de
defini{\c{c}}{\~o}es e metodologias aplicadas pelos
in{\'u}meros pesquisadores nesta {\'a}rea. Deste modo, este
trabalho tem como objetivo geral desenvolver uma metodologia para
o monitoramento da din{\^a}mica da cobertura vegetal na
Amaz{\^o}nia, onde uma maior {\^e}nfase ser{\'a} dada na
integra{\c{c}}{\~a}o de dados de diferentes sensores e
resolu{\c{c}}{\~o}es espaciais (Terra/MODIS, Landsat/TM e ETM+ e
CBERS-2/CCD). Para tanto, empregou-se para o desenvolvimento deste
sistema, inicialmente como base, a t{\'e}cnica denominada
Vegetation Continuous Fields (VCF). Nessa t{\'e}cnica, a floresta
{\'e} descrita como porcentagem de cobertura arb{\'o}rea, onde
os passos aplicados s{\~a}o obtidos atrav{\'e}s de um
procedimento automatizado para gerar uma regress{\~a}o com dados
de treinamentos obtidos dos sensores TM, ETM+ e IKONOS,
coincidentes com os dados de resolu{\c{c}}{\~a}o espacial ampla
do MODIS. Como {\'a}rea de estudo, foi escolhida uma regi{\~a}o
do Estado do Mato Grosso, por apresentar grande representatividade
em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} Amaz{\^o}nia Brasileira em termos
de cobertura da terra. O processo metodol{\'o}gico consistiu em
estabelecer uma an{\'a}lise explorat{\'o}ria da t{\'e}cnica VCF
e o desenvolvimento do sistema de monitoramento, propriamente
dito, empregando o programa ENVI e sua linguagem IDL
correspondente. A elabora{\c{c}}{\~a}o do processo
metodol{\'o}gico ocorreu, conjuntamente, com a
aplica{\c{c}}{\~a}o de diversos testes, empregando-se, para
tanto, diferentes dados de treinamento (obtidos atrav{\'e}s de
diferentes processos aplicados {\`a}s cenas ETM+, TM e
CBERS-CCD), tanto isoladamente, quanto em conjunto. Com isto, foi
verificada a viabilidade (acuracidade, maior automa{\c{c}}{\~a}o
e menor tempo de processamento) do modelo criado. Esta etapa foi
complementada com uma compara{\c{c}}{\~a}o entre o melhor
produto gerado (MODIS 500m) para o Estado do Mato Grosso, com o do
Projeto PRODES, para o ano de 2002. Como resultado obteve-se um
sistema com capacidade de se obter dados (mapas), tanto de 500m,
quanto 250m do MODIS, em um per{\'{\i}}odo que poder{\'a}
variar de um m{\^e}s a um ano. O modelo apresentou resultados
satisfat{\'o}rios ao se empregar apenas um dado de treinamento,
considerando que o mesmo tenha elevada representatividade de suas
classes tem{\'a}ticas em rela{\c{c}}{\~a}o aos observados no
dados MODIS. Atrav{\'e}s de seus resultados preliminares e sua
compara{\c{c}}{\~a}o com os dados obtidos com o Projeto PRODES
(ano de 2002), verificou-se a viabilidade da metodologia
apresentada, possibilitando, ainda, um ganho consider{\'a}vel na
automa{\c{c}}{\~a}o do processo metodol{\'o}gico e, sobretudo
no tempo de processamento (aproximadamente duas horas) de suas
etapas e obten{\c{c}}{\~a}o do produto final. Espera-se com esta
metodologia que o monitoramento da din{\^a}mica da cobertura
vegetal auxilie, em especial, o Projeto SIVAM, e tamb{\'e}m,
complemente projetos normalmente em execu{\c{c}}{\~a}o para a
Amaz{\^o}nia Brasileira, como {\'e} o caso do PRODES. ABSTRACT:
Now, countless efforts to quantify the monitoring of the changes
of the covering of the earth are had based on analyses of data of
the satellite Landsat, consuming for this, an expressive number of
hours in laboratories for the processing of these data. Besides,
estimates of different analyses (data of smaller resolution -
AVHRR) have been generating conflictual results, caused, above
all, for the differences of definitions and methodologies applied
by the countless researchers in this area. This way, this work had
as general objective to develop a methodology for the dynamics
monitoring of the vegetable covering in Amazon, where a larger
emphasis will be given in the integration of different sensor data
and space resolutions (terra/MODIS, Landsat/TM and ETM+ and CBERS
2/CCD). So much, was used for the systems development, initially
as base, the technique denominated Vegetation Continuous Fields
(VCF). In that technique, the forest is described as percentage of
arboreal covering, where the applied steps are obtained through an
automated procedure to generate a regression with data of obtained
trainings (sensor TM, ETM+ and IKONOS), coincident with the data
of wide space resolution of MODIS. As study area, it was chosen an
area of Mato Grosso State , for presenting great representativity
in relation to the Amazonian Brazilian in terms of earth covering.
The methodological process consisted of establishing an
exploratory analysis of the technique VCF and the development of
the monitoring system, using the program ENVI and your
corresponding language IDL. The elaboration of the methodological
process happened, jointly, with the application of several tests,
being used, for so much, different training data (obtained through
different applied processes to the scenes ETM+, TM and CBERS-CCD),
so much separately, as together. With this, the viability was
verified (acuracity, larger automation and smaller time of
processing) of the created model. This stage was complemented with
a comparison of the best generated product (MODIS 500m) for the
State of Mato Grosso, with the one of the PRODES Project, for the
year of 2002. As result was obtained a system with capacity of
obtaining data (maps), so much of 500m, as 250m of MODIS, in a
period that can vary from one month to one year. The model
presented satisfactory results when just using a training data,
considering that the same has high representativity of your
classes in relation to the MODIS data. Through your preliminary
results and your comparison with the data obtained with the PRODES
Project (year of 2002), the viability of the presented methodology
was verified, making possible, still, a considerable earnings in
the automation of the methodological process and, above all in the
time of processing (approximately two hours) of your data. It is
waited with this methodology that the monitoring of the dynamics
of the vegetable covering aids, especially, the SIVAM Project, and
also, complement projects already developed for the Brazilian
Amazonian, as it is the case of PRODES.",
committee = "Valeriano, Dalton de Morrison (presidente) and Santos, Jo{\~a}o
Roberto dos (orientador) and Shimabukuro, Yosio Edemir
(orientador) and Hansen, Matthew Clark and Carvalho Junior, Osmar
Ab{\'{\i}}lio de and Batista, Get{\'u}lio Teixeira",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Methodology development for the multi resolution remote sensing
data integration to the representation of earth covering in
vegetation continuous filds and classification for decision tree",
language = "pt",
pages = "234",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnJSY/JryBc",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnJSY/JryBc",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "16 jun. 2024"
}