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@Article{AboudNetaFreiDutr:2010:UsImAL,
               author = "Aboud Neta, Sumaia Resegue and Freitas, Corina da Costa and Dutra, 
                         Luciano Vieira",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Uso de imagens ALOS/Palsar multipolarizadas para 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de incremento de desflorestamento na 
                         Amaz{\^o}nia / Use of Multipolarized ALOS/PALSAR Image for 
                         Detection of Increment of Deforestation in the Amazon",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2010",
               volume = "62",
               number = "2-esp",
                pages = "417--431",
                 note = "Setores de Atividade: Administra{\c{c}}{\~a}o p{\'u}blica, 
                         defesa e seguridade social, Produ{\c{c}}{\~a}o Florestal.",
             keywords = "Incremento de Desflorestamento, ALOS/PALSAR, PRODES, SEGSAR, 
                         Tapaj{\'o}s-PA, Increase of Deforestation, ALOS/PALSAR, PRODES, 
                         SEGSAR, Tapaj{\'o}s-PA.",
             abstract = "A floresta amaz{\^o}nica {\'e} uma regi{\~a}o da floresta 
                         tropical que possui cerca de 5,4 milh{\~o}es de km2 e abriga uma 
                         ampla biodiversidade de esp{\'e}cies do planeta, por{\'e}m, seu 
                         modelo tradicional de ocupa{\c{c}}{\~a}o tem levado ao aumento 
                         significativo do desflorestamento na Amaz{\^o}nia Legal. Por 
                         serem regi{\~o}es bastante {\'u}midas, a presen{\c{c}}a de 
                         nuvens {\'e} constante, ocasionando limita{\c{c}}{\~o}es no 
                         imageamento por sensores. Deste modo, o uso de sensoriamento 
                         remoto por radar torna-se privilegiado, pois as microondas 
                         praticamente n{\~a}o sofrerem interfer{\^e}ncia 
                         atmosf{\'e}rica, o que permite o constante imageamento das 
                         {\'a}reas independente das condi{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas 
                         da regi{\~a}o. Assim, este estudo avaliou o potencial de imagens 
                         de radar do sat{\'e}lite ALOS para discriminar incremento de 
                         desflorestamento em uma {\'a}rea localizada na Floresta Nacional 
                         de Tapaj{\'o}s-PA. Foram utilizadas imagens multipolarizadas em 
                         amplitude do sensor PALSAR (banda L), onde realizou-se 
                         classifica{\c{c}}{\~o}es e segmenta{\c{c}}{\~o}es utilizando 
                         todas as combina{\c{c}}{\~o}es de canais: individualmente (HH, 
                         HV e VV), aos pares (HH+HV, HV+VV e HH+VV) e em conjunto 
                         (HH+HV+VV). Foram avaliados os classificadores: pontual MAXVER-ICM 
                         e por regi{\~o}es Bhattacharyya (com segmenta{\c{c}}{\~o}es 
                         realizadas no SPRING e no SEGSAR). Os resultados foram comparados 
                         com um mapa tem{\'a}tico de refer{\^e}ncia, constru{\'{\i}}do 
                         a partir dos dados disponibilizados pelo PRODES, com o intuito de 
                         verificar a exist{\^e}ncia de perda significativa de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o quando n{\~a}o se utiliza todos os canais 
                         de polariza{\c{c}}{\~a}o, bem como encontrar a melhor 
                         combina{\c{c}}{\~a}o de canais para caracterizar o 
                         desflorestamento. Os melhores resultados foram obtidos quando a 
                         polariza{\c{c}}{\~a}o dual HH+HV esteve presente, sendo que o 
                         classificador Bhattacharyya (maior valor kappa de 0,5085 para 
                         segmenta{\c{c}}{\~a}o SPRING) apresentou maior acur{\'a}cia em 
                         compara{\c{c}}{\~a}o ao classificador MAXVER-ICM. No entanto, a 
                         acur{\'a}cia do produtor para esta classifica{\c{c}}{\~a}o foi 
                         considerada baixa, devido ao erro de omiss{\~a}o (E.O.) ter sido 
                         elevado. Para as demais combina{\c{c}}{\~o}es de canais HH+HV, o 
                         menor E.O. foi obtido quando se utilizou a segmenta{\c{c}}{\~a}o 
                         pelo SEGSAR, por{\'e}m, o erro de inclus{\~a}o (E.I.) foi 
                         superior em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} classifica{\c{c}}{\~a}o 
                         de maior kappa. Deste modo, realizou-se uma an{\'a}lise minuciosa 
                         da segmenta{\c{c}}{\~a}o SPRING e SEGSAR para a 
                         combina{\c{c}}{\~a}o bivariada HH+HV com o intuito de verificar 
                         os fatores que levaram {\`a} incid{\^e}ncia dos E.O. e E.I. na 
                         cena SAR. Constatou-se que grande parte dos pol{\'{\i}}gonos 
                         inicialmente classificados como erros de inclus{\~a}o (E.I.) pelo 
                         classificador Bhattacharyya foram detectados como novos 
                         desflorestamentos pelo PRODES do ano seguinte (2007), seja porque 
                         estavam sob nuvens no ano anterior ou realmente devido ao erro de 
                         omiss{\~a}o do PRODES. A an{\'a}lise indiciou ainda que o baixo 
                         n{\'u}mero de pol{\'{\i}}gonos com E.O. na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o SEGSAR (comparado com a 
                         segmenta{\c{c}}{\~a}o SPRING) e o consider{\'a}vel n{\'u}mero 
                         de pol{\'{\i}}gonos inicialmente classificados como E.I., mas 
                         que na verdade eram {\'a}reas de desflorestamento omitidas pelo 
                         PRODES de refer{\^e}ncia, evidenciaram a efic{\'a}cia do 
                         segmentador na detec{\c{c}}{\~a}o de desflorestamentos 
                         utilizando dados microondas. Assim, considerando a cobertura de 
                         nuvens na regi{\~a}o Amaz{\^o}nica, comprovou-se a efic{\'a}cia 
                         de dados SAR na detec{\c{c}}{\~a}o de incremento de 
                         desflorestamento. No entanto, constatou-se que a elevada 
                         porcentagem de E.O. da classifica{\c{c}}{\~a}o devido 
                         principalmente {\`a}s {\'a}reas com fei{\c{c}}{\~o}es de 
                         queimadas, as quais possuem comportamento semelhante ao da 
                         floresta na imagem SAR, e ao efeito double bounce (devido ao 
                         ac{\'u}mulo h{\'{\i}}drico no solo alguns dias antes do 
                         imageamento, bem como a incid{\^e}ncia de vest{\'{\i}}gios de 
                         biomassa presentes no solo na regi{\~a}o de estudo), limitaram o 
                         uso do dado SAR. ABSTRACT The Amazon forest is a region of 
                         rainforest, which has about 5.4 million square kilometers, and 
                         with great biodiversity of species on the planet. However, its 
                         traditional model of occupation has lead to significant levels of 
                         increase of deforestation in the Brazilian Legal Amazon. Through 
                         remote sensing, these areas can be constantly monitored, offering 
                         rates of control and estimation of deforested areas. Due to the 
                         high rainfall rates, humidity and presence of clouds, which 
                         characterize the Amazon region climate during the year, there are 
                         limitations in optical imaging. The ability of Radar sensors to 
                         acquire images through the clouds allows the continuous imaging of 
                         areas regardless of weather conditions in the region. In this 
                         context, this study evaluated the potential of the full-polarized 
                         amplitude PLR ALOS/PALSAR L band data to discriminate the 
                         deforestation increase over National Forest of Tapaj{\'o}s-PA. 
                         The radar image segmentations and classifications were performed. 
                         The MAXVER-ICM and Bhattacharyya (combined with SPRING and SEGSAR 
                         segmentations) classifiers were used for all combinations of the 
                         multipolarized images: HH, HV, VV, HH + HV, HV + VV, HH + VV and 
                         HH + HV + VV. The results were compared with the PRODES thematic 
                         map to detect the deforestation increment and the existence of 
                         significant information loss when all the polarized channels were 
                         not used, and to find the best polarization that characterizes the 
                         deforestation. The Bhattacharyya classifier had higher accuracy 
                         than MAXVER-ICM classifier. The best classifications were obtained 
                         when the HH + HV polarization (segmented by SPRING and SEGSAR) was 
                         used. The highest accuracy was obtained for the Bhattacharyya 
                         combined with SPRING segmentation (kappa of 0.5085). However, the 
                         HH + HV producer's accuracy was minor compared with other 
                         combinations of polarization because the error of omission (E.O.) 
                         has been higher. For the other channel combinations HH+HV, the 
                         lower E.O. was obtained when the SEGSAR segmentations were used 
                         but the error of inclusion (E.I.) was higher in relation to 
                         classification of higher kappa. There was a detailed analysis of 
                         the classifications Bhattacharyya (combined with SPRING and SEGSAR 
                         segmentations) for the HH+HV polarization. The results of the 
                         segmentation by SEGSAR showed that, considering the presence of 
                         clouds in the Amazon region, the minor E.O. compared with the 
                         segmentation by SPRING and the considerable number of polygons 
                         initially classified as E.I. which were detected as increase of 
                         deforestation by PRODES in the following year (2007), probably 
                         because its were under clouds in 2006 or due to E.O. by PRODES, 
                         proved the efficiency of the region based classification in the 
                         use of microwave data. The results showed that the use of radar 
                         mapping in tropical regions is an additional powerful tool for the 
                         soil cover information acquisition throughout the year. The 
                         combined radar and optical data is recommended for the detection 
                         of new deforestation, the high E.O. of classification caused 
                         mainly by areas of the deforestation fire, which are similar the 
                         forest in the SAR image, and the double bounce effect (due to 
                         water accumulation in the soil a few days before the imaging 
                         radar, and the incidence of biomass (stump) in the soil in the 
                         region of study), has limited the use of radar.",
                 issn = "0560-4613",
                label = "lattes: 9840759640842299 3 About-NetaFreiDutr:2010:UsImAL",
             language = "pt",
           targetfile = "corina.pdf",
                  url = "http://www.rbc.ufrj.br/_pdf_62_2010/62_ESPECIAL_02_8.pdf",
        urlaccessdate = "16 jun. 2024"
}


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