@MastersThesis{Sá:1991:EsCaPe,
               author = "S{\'a}, I{\^e}do Bezerra",
                title = "Aplica{\c{c}}{\~a}o da abordagem multiest{\'a}gio em 
                         sensoriamento remoto para mapeamento da vegeta{\c{c}}{\~a}o de 
                         Caatinga: estudo de caso Petrolina, PE",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "1991",
              address = "Sao Jose dos Campos",
                month = "1991-02-28",
             keywords = "vegeta{\c{c}}{\~a}o, Petrolina (PE), regi{\~a}o semi{\'a}rida, 
                         bacias hidrogr{\'a}ficas, fotografia a{\'e}rea, mapeador 
                         tem{\'a}tico (LANDSAT), landsat-5, mapeamento, sat{\'e}lites 
                         LANDSAT, MAXVER, m{\'a}xima verossimilhan{\c{c}}a, hidrography 
                         basins, aerial photography, thematic mappers (LANDSAT), maximum 
                         likelihood estimates.",
             abstract = "A regi{\~a}o semi{\'a}rida do Nordeste brasileiro apresenta uma 
                         grande diversidade do seu quadro natural. A vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         desta regi{\~a}o, a Caatinga, ocupa cerca de 573.000 Km2, ou 
                         seja, 37% da superf{\'{\i}}cie do Nordeste. O presente trabalho 
                         teve por objetivo aplicar a abordagem multiest{\'a}gio, com 
                         probabilidade proporcional a {\'a}rea ocupada por classe mapeada, 
                         na escala final de 1:100.000. A {\'a}rea de estudo localiza-se no 
                         munic{\'{\i}}pio de Petrolina-PE, compreendendo parte da bacia 
                         hidrogr{\'a}fica do riacho Pontal. Nesse sentido, foram 
                         conjugadas para o primeiro, segundo e terceiro est{\'a}gios as 
                         informa{\c{c}}{\~o}es orbitais do sensor Thematic Mapper (TM), 
                         fotografias a{\'e}reas pancrom{\'a}ticas na escala de 1:15.000 e 
                         trabalho de campo, respectivamente. Foram utilizados dois 
                         procedimentos de classifica{\c{c}}{\~a}o no processamento 
                         digital dos dados TM/Landsat-5: o primeiro, atrav{\'e}s do 
                         algoritmo {"}MEDIA-K{"}, e o segundo, agregado com as 
                         informa{\c{c}}{\~o}es das fotografias a{\'e}reas e checagem de 
                         campo, atrav{\'e}s do algoritmo {"}MAXVER{"}. No primeiro, 
                         segundo e terceiro est{\'a}gio, foram selecionadas as Unidades 
                         Primarias de Amostragem (UPAs), as Unidades Secund{\'a}rias de 
                         Amostragem (USAs) e as Unidades Terci{\'a}rias de Amostragem 
                         (UTAs), respectivamente. Estas informa{\c{c}}{\~o}es foram 
                         integradas num sistema de amostragem com probabilidade variada 
                         atrav{\'e}s de um estimador de tr{\^e}s est{\'a}gios. Os erros 
                         de amostragem para as classes de forma{\c{c}}{\~o}es de Caatinga 
                         variaram de 8,26 a 23,07. Os resultados alcan{\c{c}}ados 
                         evidenciam a potencialidade de mapear a vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         natural desta regi{\~a}o, com um n{\'{\i}}vel de precis{\~a}o 
                         aceit{\'a}vel, e que esta t{\'e}cnica otimiza tempo e custos por 
                         minimizar os trabalhos de campo. ABSTRACT: The Brazilian semiarid 
                         region presents a great diversity of its natural environment. The 
                         natural vegetation named {"}Caatinga{"} occupies around 573,000 
                         km2, corresponding to 37 percent of the Northeast region. The 
                         objective of this work was to evaluate the application of the 
                         multistage approach in optimizing the mapping process of this 
                         vegetation, on a final scale of 1:100,000. To do this so, the 
                         orbital information of the Thematic mapper (TM) sensor, aerial 
                         panchromatic photographies on the scale of 1:15,000 and field 
                         works were conjugated. Two classification procedures were used in 
                         the digital processing of the TM/Landsat-5 data: The first one, 
                         through the {"}MEDIA-K{"} algorithm, and the second one, 
                         aggregated aerial photographies and field work information, 
                         through the {"}MAXVER{"} algorithm. In the first, second and third 
                         stages, Primary Sampling Units, Secondary Sampling Units and 
                         Terciary Sampling Units, respectively, were selected. These 
                         information were integrated within the three stage variable 
                         probability sampling system. For the class of vegetation, the 
                         sampling errors ranged from 8.26 to 23.07%. The results obtained 
                         show the potential in using multistage approach for the mapping 
                         process of vegetation, within an acceptable precision leveI, and 
                         that technique optimizes time and cost by minimizing field work.",
            committee = "Carvalho, Vitor Celso de (orientador/presidente) and Santos, 
                         Jo{\~a}o Roberto dos (orientador) and Giotto, {\^E}nio and 
                         Shimabukuro, Yoshio Edemir",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Application of the multistage approach in remote sensing for 
                         caatinga vegetation mapping: a case study Petrolina (Brazil)",
                label = "1397",
             language = "pt",
                pages = "99",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNVG6",
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        urlaccessdate = "08 maio 2024"
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