@MastersThesis{Anderson:2004:ClMoCo,
author = "Anderson, Liana Oighenstein",
title = "Classifica{\c{c}}{\~a}o e monitoramento da cobertura vegetal de
Mato Grosso utilizando dados multitemporais do sensor MODIS",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2004",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2004-06-25",
keywords = "Mato Grosso (MT), sensor MODIS, monitoramento da cobertura da
terra, detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as naturais e
antr{\'o}picas, sensoriamento remoto, Mato Grosso (State), MODIS
(radiometry), land cover monitoring, detection of natural and
anthropogenic changes, remote sensing.",
abstract = "Em uma escala global, a mudan{\c{c}}a do uso da terra e da
cobertura vegetal est{\'a} ocorrendo em passos acelerados,
principalmente nos tr{\'o}picos. Estas mudan{\c{c}}as nos
ecossistemas terrestres est{\~a}o fortemente associadas aos
processos de desenvolvimento socioecon{\^o}mico principalmente em
pa{\'{\i}}ses subdesenvolvidos, onde n{\~a}o se encontram
planejamentos para a ocupa{\c{c}}{\~a}o do territ{\'o}rio, nem
projetos e estudos para explorar de maneira sustent{\'a}vel os
recursos da terra. Com a facilidade de acesso a um n{\'u}mero
cada vez maior de informa{\c{c}}{\~o}es provenientes do
Sensoriamento Remoto, a utiliza{\c{c}}{\~a}o de novos sensores,
com melhores resolu{\c{c}}{\~o}es espacial, temporal e
espectral, tem se mostrado extremamente importante para um melhor
entendimento dos processos ecol{\'o}gicos e antr{\'o}picos que
agem nos sistemas terrestres. Neste contexto, foi selecionado para
a realiza{\c{c}}{\~a}o desta pesquisa o Estado do Mato Grosso,
uma regi{\~a}o que possui diversas forma{\c{c}}{\~o}es vegetais
e que vem sofrendo grandes mudan{\c{c}}as no uso e cobertura da
terra, e o sensor MODIS, que possui caracter{\'{\i}}sticas de
resolu{\c{c}}{\~a}o espectral, espacial e temporal que
possibilitam uma melhoria na qualidade e acur{\'a}cia de estudos
em escalas regional e global. Este trabalho apresenta uma proposta
metodol{\'o}gica para a realiza{\c{c}}{\~a}o da
classifica{\c{c}}{\~a}o da cobertura da terra e o monitoramento
das mudan{\c{c}}as na cobertura vegetal, devido a fatores
naturais e antr{\'o}picos. Os objetivos gerais deste estudo
foram: 1) gerar um mapa de cobertura da terra da regi{\~a}o para
o ano de {{{2002;}}} 2) monitorar as mudan{\c{c}}as
fenol{\'o}gicas da vegeta{\c{c}}{\~a}o a partir dos
{\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o NDVI e EVI, para a
melhor compreens{\~a}o das respostas destes sistemas naturais
{\`a}s varia{\c{c}}{\~o}es {{{sazonais;}}} e 3) desenvolver uma
metodologia de detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as da
cobertura da terra, devido a desmatamentos e queimadas. Dentre os
principais aspectos da metodologia, destacou-se a
aplica{\c{c}}{\~a}o do modelo linear de mistura espectral para
avaliar e monitorar as mudan{\c{c}}as ocorridas nessa regi{\~a}o
a partir de dados multitemporais do sensor MODIS adquiridas no ano
de 2002. Gerou-se um mapa da cobertura da terra para o ano de
2002, e a partir deste mapa, realizou-se a an{\'a}lise do
comportamento fenol{\'o}gico da vegeta{\c{c}}{\~a}o, mostrando
a potencialidade do NDVI do sensor MODIS em gerar a assinatura
caracter{\'{\i}}stica para o ano de 2002 das fisionomias
classificadas. Para isso, foram utilizadas as imagens
(composi{\c{c}}{\~a}o de 16 dias) disponibilizadas pelo produto
MOD13 e as imagens fra{\c{c}}{\~a}o vegeta{\c{c}}{\~a}o, solo
e sombra derivadas dessas imagens (composi{\c{c}}{\~a}o mensais)
atrav{\'e}s do modelo linear de mistura espectral. Para
compreender como as altera{\c{c}}{\~o}es antr{\'o}picas
est{\~a}o ocorrendo na regi{\~a}o de estudo, utilizou-se as
imagens di{\'a}rias de reflect{\^a}ncia de superf{\'{\i}}cie
(produto MOD09) adquiridas nas mesmas datas do ETM+ entre o
per{\'{\i}}odo de junho a outubro de 2002. Devido as suas
caracter{\'{\i}}sticas, foi utilizada principalmente, a imagem
fra{\c{c}}{\~a}o solo para o mapeamento das novas {\'a}reas
desmatadas. Os resultados obtidos foram comparados com os dados do
sensor ETM+ e do projeto PRODES considerados como verdade
terrestre. Verificou-se que existe uma tend{\^e}ncia a
subestimativa de 0,051 km2 por km2 das {\'a}reas desmatadas
detectadas pelo sensor MODIS em rela{\c{c}}{\~a}o ao sensor
ETM+, que diminui conforme o tamanho dos pol{\'{\i}}gonos
detectados aumentam. Outros fatores que influenciaram as
estimativas das {\'a}reas desmatadas est{\~a}o relacionados com
a forma e espacializa{\c{c}}{\~a}o dos pol{\'{\i}}gonos
mapeados. As imagens fra{\c{c}}{\~a}o sombra geradas a partir
dos dados MODIS mostraram-se eficientes para a
identifica{\c{c}}{\~a}o e monitoramento das {\'a}reas
queimadas. Os resultados encontrados mostram a potencialidade da
utiliza{\c{c}}{\~a}o das imagens do sensor MODIS para a
classifica{\c{c}}{\~a}o e monitoramento da cobertura vegetal a
n{\'{\i}}vel regional e global. As imagens di{\'a}rias (produto
MOD09) do sensor MODIS mostraram um excelente potencial para a
detec{\c{c}}{\~a}o de {\'a}reas desmatadas e queimadas em tempo
real, o que permitir{\'a} a implementa{\c{c}}{\~a}o de um
Sistema de Alerta de Desmatamento. ABSTRACT: In a global scale,
the land use and land cover changes are occurring in an
accelerated manner mainly in the tropics. These terrestrial
ecosystems changes are strongly associated with the socio
economics development process mainly in developing countries,
where there is no territorial occupation planning neither projects
and studies to exploit the land resources in a sustainable way.
With the facility to access the increasing information provided by
remote sensing, the use of new sensors with better spatial,
temporal and spectral resolutions have showed to be very important
for a better understanding of anthropic and ecological processes,
that act in the terrestrial systems. In this context, for the
elaboration of this research the Brazilian State of Mato Grosso
was chosen due to its variety of vegetation cover types and due to
the strong land use changes that it has been suffering. The MODIS
sensor was also selected due to its spectral, spatial and temporal
resolution characteristics that make possible an improvement in
the quality and accuracy of global and regional studies. This work
presents a methodological proposal for the land use and land cover
classification and the land cover changes monitoring caused by
natural and anthropic factors. The general objectives of this
study were: 1) to generate a land use and vegetation cover map for
the year {{{2002;}}} 2) to monitor the vegetation phenological
changes using NDVI and EVI vegetation indices to better understand
the responses of these natural systems to the seasonal
{{{variations;}}} and 3) to develop a methodology for detecting
land cover change caused by deforestation and burning. Within the
main methodology aspects we focused on the application of a linear
spectral mixing model to evaluate and monitor changes occurred in
this region from multi-temporal MODIS sensor data acquired in
2002. The land cover map was generated for the 2002 year and a
phenological vegetation behavior analysis was done through it,
showing the potential of MODIS NDVI to generate the
characteristical signature for the classified vegetation cover for
the year 2002. For this, monthly compositions derived from 16 days
data available in MOD13 product and vegetation, soil, and shade
fraction images, derived from the linear spectral mixing model,
were used. In order to understand how the anthropic alterations
are occurring in the study area, daily surface reflectance images
(MOD09) acquired at the same ETM+ dates during the July to October
2002 period were used. Due to its characteristics, it was mainly
used, the soil fraction image for mapping the new deforested
areas. The obtained results were compared to ETM+ and PRODES
project data considered as ground truth. It was verified a
subestimation tendency of 0,051 km2 per km2 for the deforested
areas detected by the MODIS sensor when compared to ETM+ sensor,
which decreases as the size of detected polygons increases. Other
factors that influenced the deforestation areas estimation are
related with the shape and spatial distribution of the polygons
mapped. The shade fraction images generated from MODIS sensor were
effective to identify and monitor the burned areas. The results
showed the potentiality of MODIS images for the classification and
monitoring studies on global and regional levels. The daily images
(MOD09) from MODIS sensor showed an excellent potential for the
detection of deforested and burned areas in a real time, which
will allow the implementation of a Deforestation System Alert.",
committee = "Santos, Jo{\~a}o Roberto dos (presidente) and Shimabukuro, Yosio
Edemir (orientador) and Valeriano, Dalton de Morisson and Batista,
Get{\'u}lio Teixeira and Martins, Fernando Roberto and Brown,
Irving Foster",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Classification and monitoring of Mato Grosso state land cover
using multitemporal MODIS sensor data",
language = "pt",
pages = "247",
ibi = "6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/DjRLr",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/DjRLr",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "18 jun. 2024"
}