%0 Journal Article
%4 dpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.15.16.07
%2 dpi.inpe.br/plutao/2012/11.28.15.16.08
%@issn 0560-4613
%F lattes: 7712719010541171 5 ArasatoSanMalAmaRen:2012:DeMuPa
%T Detecção de mudança da paisagem a partir de análise multissensor e multitemporal em associação com variáveis geomorfométricas no domínio da floresta atlântica / Change detection of landscape by multisensor and multitemporal analysis in association with geomorphometric variables in the Atlantic Forest domain
%D 2012
%A Arasato, Luciana Satiko,
%A Santos, João Roberto dos,
%A Maldonado, Francisco Darío,
%A Amaral, Silvana,
%A Rennó, Camilo Daleles,
%@affiliation
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Universidad Autónoma de Entre Ríos - UADER
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress
%@electronicmailaddress jroberto@ltid.inpe.br
%@electronicmailaddress francisco.dario.maldonado@gmail.com
%@electronicmailaddress silvana@dpi.inpe.br
%@electronicmailaddress camilo@dpi.inpe.br
%B Revista Brasileira de Cartografia
%V 64
%N 4
%P 475-486
%K detecção de mudança, sensoriamento remoto, uso e cobertura da terra, Mata Atlântica, change detection, remote sensing, land-use and land-cover, Atlantic Forest.
%X Este trabalho teve por objetivo detectar áreas onde ocorreram mudanças no uso e cobertura da terra a partir da técnica de rotação radiométrica controlada por eixo de não-mudança (RCEN) e imagens de sensoriamento remoto, em uma área da Floresta Atlântica, no Estado de São Paulo. Imagens do sensor TM/Landsat-5 de 2004 e SPOT-5 XP de 2006 foram utilizadas para a aplicação da técnica de RCEN, a partir da qual foi possível identificar e classificar áreas de regeneração e de degradação no período considerado. Como as áreas de Floresta Atlântica situam-se em terrenos acidentados, com variações altitudinais de 0 m a 1650 m no caso da cena estudada, as imagens apresentam mais sombreamento, o que reduz o desempenho classificatório da detecção de mudanças. Foram feitas análises das áreas de mudança em relação às variáveis geomorfométricas para uma sub-região da cena. As áreas com Floresta Densa Altimontana (acima de 1200 m) com declividade forte (12-50%) foram as regiões que apresentaram as maiores áreas de mudanças detectadas. ABSTRACT: This work aimed to detect land cover changes using the RCEN technique (radiometric rotation controlled by nonchange axis) over different sensors and multitemporal images. The study area comprises a region of Atlantic Forest, located in the State of São Paulo. Landsat-5 TM image from 2004 and SPOT-5 XP image from 2006 were used for the change detection procedure. The RCEN technique enabled to identify and to classify regeneration and degradation forest areas during the time period considered. The performance of RCEN technique is reduced when applied to images with shadowing areas, as observed for the hilly terrains at the study site, with altitudes values ranging from 0 m to 1650 m, approximately. Some adjustments are still required to apply this technique over sites of Atlantic Forest within mountainous terrains. Because of the high frequency of shaded areas in the images the performance for change detection was reduced. Analyses of change areas considering geomorphometric variables were made in a subset of the studied scene. Regions containing Altimontana Dense Forest (over 1200 m) and with high slope values (12-50%) presented largest areas of change detection.
%@language pt
%3 arasato_deteccao.pdf