1. Identificação | |
Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) |
Site | mtc-m12.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | 6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GLEGR |
Repositório | sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.15.23.55.18 |
Última Atualização | 2012:06.26.18.02.12 (UTC) simone |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.15.23.55.25 |
Última Atualização dos Metadados | 2019:10.31.17.59.44 (UTC) simone |
Chave Secundária | INPE-1271-TPT/089 |
Rótulo | 19 |
Chave de Citação | HernandezFoShim:1977:EsMeAv |
Título | Estabelecimento de metodologia para avaliação de povoamentos florestais artificiais, utilizando-se dados do LANDSAT |
Título Alternativo | The establishment of the methodology for evaluating the artificial forest plantation using LANDSAT data. |
Curso | SER-SPG-INPE-BR |
Ano | 1977 |
Data | 1977-12-14 |
Data de Acesso | 11 maio 2024 |
Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) |
Tipo Secundário | TDI |
Número de Páginas | 169 |
Número de Arquivos | 2 |
Tamanho | 26841 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | 1 Hernandez Filho, Pedro 2 Shimabukuro, Yosio Edemir |
Grupo | 1 SER-SPG-INPE-BR |
Banca | Sonnenburg, Claudio Roland (presidente) Batista, Getulio Teixeira (orientador) Tardin, Antonio Tebaldi Kronka, Francisco José do Nascimento Novaes, René Antonio Chen, Sherry Chou |
Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade | Sao Jose dos Campos |
Histórico (UTC) | 2008-09-18 18:41:01 :: administrator -> jefferson :: 2009-03-09 14:27:09 :: jefferson -> administrator :: 2009-07-08 20:33:38 :: administrator -> jefferson :: 2010-07-07 19:05:26 :: jefferson -> marciana :: 2010-09-29 14:54:58 :: marciana -> viveca@sid.inpe.br :: 1978 2011-04-10 16:23:54 :: viveca@sid.inpe.br -> sabrina :: 1978 2011-05-06 11:24:31 :: sabrina -> supervisor :: 1978 2011-05-09 14:29:20 :: supervisor -> sabrina :: 1978 2011-06-10 17:08:23 :: sabrina -> amandinha_cta@hotmail.com :: 1978 2011-12-07 14:52:12 :: amandinha_cta@hotmail.com -> dan_begin@hotmail.com :: 1978 2012-02-07 12:01:01 :: dan_begin@hotmail.com -> luis.cpv@hotmail.com :: 1978 2012-06-26 18:07:58 :: luis.cpv@hotmail.com -> ivone@sid.inpe.br :: 1978 2012-06-28 18:27:08 :: ivone@sid.inpe.br -> administrator :: 1978 -> 2012 2013-09-12 16:59:41 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012 2013-09-12 17:01:40 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012 -> 1978 2013-09-13 17:27:26 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 1978 2013-09-13 17:28:00 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 1978 -> 1977 2019-02-04 13:03:24 :: administrator -> simone :: 1977 2019-10-31 17:59:44 :: simone -> :: 1977 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | vegetação Ribeirão Preto (SP) reflorestamento florestas interpretação de imagens satélites LANDSAT pinus eucaliptos forests reforestation satellite imagery eucalyptus |
Resumo | Foi realizado um estudo na Divisão Administrativa de Ribeirão Preto (DIRA-RP), nordeste do Estado de São Paulo, utilizando-se imagens orbitais do LANDSAT para avaliação de áreas reflorestadas. Nesse estudo, objetivou-se definir as classes de povoamentos florestais artificiais, levando-se em consideração a espécie e idade das áreas reflorestadas, especialmente com os gêneros Pinus e Eucalyptus, através da interpretação visual e automática. Foi desenvolvida uma metodologia, baseada na análise se de áreas de treinamento, para a definição da legenda e caracterização espectral das classes analisadas. Posteriormente, essa metodologia foi extrapolada para a área de estudo (DIRA-RP). A análise através do 1-100, das áreas de treinamento, revelou que o Pinus taeda se separa, baseado na medida "JM", das outras espécies de Pinus enquanto que o gênero Eucalyptus não apresentou diferenças entre espécies separando-se e em duas classes quanto à idade: E1 (até dois anos) e E2 (com mais de dois anos). Na análise visual também foi possível a distinção dessas mesmas classes. Os canais 6 e 7 foram os que apresentaram maior capabilidade de discriminação entre as classes reflorestadas, entretanto o canal 5 mostrou-se mais eficiente na separação dessas classes com relação aos demais alvos não florestais da região. A análise automática revelou que a maior precisão alcançada foi na classificação da classe E2, atingindo 95,12%. No levantamento da área de estudo, DIRA-RP, através da interpretação automática, foram analisadas apenas as classes de Pinus e Eucalyptus, sem separação de espécies de Pinus e idade de Eucalyptus, devido à pequena escala de trabalho. Essa análise revelou que a DIRA-RP apresenta 53.906,6 ha ocupados com Pinus e Eucalyptus. Na análise visual, trabalhando-se na escala de 1:250.000, foi possível a separação das classes de Pinus, El, E2 e mata. Essa análise revelou que a DIRA-RP apresentava 59.965,5 ha ocupados por reflorestamento. Os resultados mostram que os dados do LANDSAT podem ser usados, com eficiência, no levantamento de áreas reflorestadas principalmente considerando a capabilidade de se obter informações atualizadas e contínuas dessas áreas. ABSTRACT: A study to evalate reforested areas using LANDSAT imagery was carried out in the Administrative Division of Ribeirão Preto (DIRA-RP) north-west of São Paulo State, with the objective of classifying the genera Pinus and Eucalyptus according to their age and species, using visual and automatic (IMAGE-1OO) interpretation. A methodology was derived based on training areas to define the legend and spectral characteristics of the analyzed classes, and the method was extrapolated to the study area (DIRA-RP). IMAGE-100 analysis of the training area showed that Pinus taed was separable from the other Pinus species based on "JM" distance measurement. No differences of "JM" measurements were observed among Eucalyptus species. Two classes of Eucalyptus were separated according to their ages: 1) Eucalyptus under two years, and 2) Eucalyptus over 2 years. The above classes were also separable by visual interpretation. Channel 6 and 7 were suitable for the discrimination of reforested classes while channel 5 was efficient to separate reforested areas from non-forested targets in the region. The automatic analysis showed that the highest classification precision was obtained for Eucalyptus over 2 years (95,12%). Owing to the small scale, the study area was classified into two classes: Pinus and Eucalyptus, which covered an area of 53,906.6 ha.Visual interpretation of the imagery at the scale of 1:250,000 separated the following classes: Pinus spp, Eucalyptus under 2 years, Eucalyptus over 2 years and Natural Forest. The reforested classes covered an are a of 59,965.5 ha. The results of this study showed that the LANDSAT data can be used efficiently in reforested area survey considering the system capability of obtaining timely information and its repetitive character for follow-up. |
Área | SRE |
Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Estabelecimento de metodologia... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | Originais/Capa 2011com logo do governo.pptx | 09/05/2011 10:42 | 107.5 KiB | Originais/Mapas/C_1271.pdf | 05/05/2011 14:20 | 9.1 MiB | Originais/Nova Etiqueta.doc | 09/05/2011 11:11 | 69.5 KiB | Originais/publicacao.pdf | 26/06/2012 15:02 | 17.1 MiB | |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GLEGR |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GLEGR |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | publicacao.pdf |
Grupo de Usuários | administrator ivone@sid.inpe.br jefferson marciana pubtc@inpe.br sabrina viveca@sid.inpe.br |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 |
Detentor dos Direitos | originalauthor yes |
Detentor da Cópia | SID/SCD |
Permissão de Leitura | allow from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52 |
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6. Notas | |
Notas | 1 mapa. Escala: 1:250.000 |
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