%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.18.21.21.21
%2 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.18.21.21.23
%F 17
%T Mapeamento das formações vegetais e da variação da lâmina d'água em parte do Parque Nacional do Pantanal Mato-Grossense e adjacências, através de técnicas de sensoriamento remoto
%J Mapping of vegetation formations and variation of water extension in part of the National Park Pantanal Matogrossense and adjacency, using remote sensing techniques.
%D 1985
%8 1985-05-07
%9 Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
%P 80
%A Silva, Dagoberto,
%E Batista, Getúlio Teixeira (presidente), ,
%E Kux, Hermann (orientador), ,
%E Carneiro, Carlos Marx Ribeiro ,
%E Disperati, Attilio Antonio ,
%E Almeida Filho, Raimundo de,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K Pantanal Mato-grossense, sensoriamento remoto, processamento digital, vegetação, TM-LANDSAT, Pantanal Matogrossense, remote sensing, digital processing, vegetation, TM-LANDSAT.
%X Este estudo teve por objetivo principal mapear as formações vegetais e a variação da lâmina d'água em parte do Parque Nacional do Pantanal Mato-grossense e adjacências, através de técnicas de sensoriamento remoto.Utilizaram-se fotografias aéreas infravermelhas coloridas e dados digitais do MSS-LANDSAT. Comparou-se o mapa de cobertura vegetal obtido através da interpretação das fotoqrafias aéreas com aqueles obtidos através do processamento digital (classificação supervisionada e não-supervisionada) de dados do MSS-LANDSAT. O uso das fotografias aéreas possibilitou identificar as seguintes unidades de vegetação: Floresta Estacional Semidecidual das Terras Baixas, Floresta Estacional Semidecidual Aluvial, Vegetação de Transição e Campos Inundáveis. No processamento digital de dados do MSS-LANDSAT, a Floresta Estacional Semidecidual Aluvial e a Vegetação de Transição apresentaram respostas espectrais semelhantes, por isto formaram uma única classe. A unidade Campos Inundáveis foi dividida em duas subclasses, devido a diferentes conteúdos de unidade. A classificação supervisionada forneceu resultados mais precisos do que a classificação não-supervisionada. A utilização do algoritmo SLICER no canal 7 do MSS-LANDSAT permitiu mapear uma área de lâmina d'água 33,9 vezes maior na época de cheias do que na época de vazante. ABSTRACT: The main objective of this study was to map the plant associations and the variation of the water surface in part of the Pantanal Mato-grossense National Park and its surroundings, using remote sensing techniques. Color infrared aerial photographs and MSS-LANDSAT digital data were used. The vegetation cover map obtained by the interpretation of aerial photographs was compared with maps obtained by digital processing (supervised and nonsupervised classification) of the MSS-LANDSAT data. Using aerial photographic interpretation techniques, the following vegetation units were identified: Semideciduous Seasonal Forest of the Lowlands, Semideciduous Seasonal Alluvial Forest, Vegetation of Tiansition and Seasonally Flooded Grasslands. The digital processing of the MSS-LANDSAT data indicqted that Semideciduous Seasonal Alluvial Forest and the Vegetation of Transition had similar spectral responses. Due to this spectral similarity these vegetation units were included in one class. The Seasonally Flooded Grasslands unit was considered as two subclasses, due to different moisture contents. The supervised classification provided more accurate results than the nonsupervised classification. The utilization of the SLICER algorithm at the MSS-LANDSAT 7 band allowed mapping a water surface 33,9 times bigger in the flooded season than in the dry season.
%@language pt
%3 publicacao.pdf
%O 4 mapas. escala: 1:40.000