@MastersThesis{Silva:2004:ImEOLA,
author = "Silva, Thiago Sanna Freire",
title = "Imagens EOS-MODIS e LANDSAT 5 TM no estudo da din{\^a}mica das
comunidades de macr{\'o}fitas na v{\'a}rzea amaz{\^o}nica",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2004",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2004-08-30",
keywords = "sensoriamento remoto, acur{\'a}cia, regi{\~a}o Amaz{\^o}nica,
varia{\c{c}}{\~a}o anual, plantas aqu{\'a}ticas, ciclo do
carbono, remote sensing, accuracy, amazon region, annual
variation, aquatic plants, carbon cycle.",
abstract = "As {\'a}reas alag{\'a}veis (wetlands) compreendem
aproximadamente 4 a 6% da superf{\'{\i}}cie terrestre, ocorrendo
em todos climas, dos tr{\'o}picos {\`a}s tundras, em todos os
continentes, e apresentam participa{\c{c}}{\~a}o
consider{\'a}vel no ciclo global de carbono, sendo
respons{\'a}veis por at{\'e} 72% do total global de
emiss{\~o}es de metano por fontes n{\~a}o-antropog{\^e}nicas. A
plan{\'{\i}}cie de inunda{\c{c}}{\~a}o do rio Amazonas {\'e}
uma das mais extensas {\'a}reas alag{\'a}veis do planeta,
cobrindo uma {\'a}rea de mais de 300.000 km2. Devido {\`a} sua
grande extens{\~a}o, esta regi{\~a}o {\'e} respons{\'a}vel por
uma contribui{\c{c}}{\~a}o significante ao fluxo global de
metano para atmosfera. Atualmente, estimativas mais precisas
destes fluxos s{\~a}o limitadas pelas incertezas oriundas do
pouco conhecimento acerca da din{\^a}mica sazonal e interanual
das {\'a}reas alagadas. Sabe-se, contudo, que as {\'a}reas de
crescimento de plantas aqu{\'a}ticas (macr{\'o}fitas) apresentam
alguns dos mais altos valores de emiss{\~a}o de metano
registrados. O uso de dados obtidos por sensores remotos
apresenta-se como uma das ferramentas mais adequadas para o estudo
da din{\^a}mica das comunidades de macr{\'o}fitas na
plan{\'{\i}}cie amaz{\^o}nica. No presente trabalho, avaliou-se
a aplicabilidade de imagens orbitais oriundas dos sensores Landsat
5 TM e EOS-MODIS no estudo do comportamento espa{\c{c}}o-temporal
das comunidades macrof{\'{\i}}ticas de lagos da
plan{\'{\i}}cie amaz{\^o}nica, estabelecendo uma metodologia de
processamento de imagens que permita incorporar tais
informa{\c{c}}{\~o}es na modelagem das emiss{\~o}es sazonais de
metano da plan{\'{\i}}cie amaz{\^o}nica. Para as imagens TM, a
aplica{\c{c}}{\~a}o de uma etapa de
pr{\'e}-classifica{\c{c}}{\~a}o, incorporando dados de
altimetria e {\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o para
delineamento de {\'a}eras de interesse, aliada a um algoritmo de
classifica{\c{c}}{\~a}o por m{\'{\i}}nima dist{\^a}ncia
forneceram os melhores resultados na identifica{\c{c}}{\~a}o das
{\'a}reas ocupadas por macr{\'o}fitas. Nas imagens MODIS, a
aplica{\c{c}}{\~a}o de t{\'e}cnicas de restaura{\c{c}}{\~a}o
de imagens, anteriormente a este procedimento, permitiu a
obten{\c{c}}{\~a}o de resultados bastante pr{\'o}ximos aos
obtidos para as imagens TM. A estimativa de {\'a}rea ocupada por
macr{\'o}fitas nas datas de m{\'a}ximo e m{\'{\i}}nimo
n{\'{\i}}vel de {\'a}gua revelaram diferen{\c{c}}as
significativas entre estes per{\'{\i}}odos. Esta
varia{\c{c}}{\~a}o, quando relacionada {\`a} medidas de
biomassa in situ e dados de metano publicados na literatura
revelam a import{\^a}ncia de um estudo mais aprofundado acerca da
din{\^a}mica espa{\c{c}}o-temporal das comunidades de plantas
aqu{\'a}ticas na Amaz{\^o}nia. Os resultados aqui apresentados
demonstram a capacidade de utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados MODIS
na estimativa da {\'a}rea ocupada por macr{\'o}fitas, em escala
regional, para a plan{\'{\i}}cie Amaz{\^o}nica, e abre
possibilidades in{\'e}ditas para o estudo destas comunidades
vegetais atrav{\'e}s de dados orbitais. ABSTRACT: Wetlands
encompass about 4 to 6% of the terrestrial surface, occurring in
all climates, from the tropics to the tundra, in all continents,
and exhibit considerable function in the global carbon cycle,
being responsible for up to 72% of the global total methane
emissions by non-anthropogenic sources. The Amazon river
floodplain is one of the most extensive areas of wetlands in the
planet, covering more than 300,000 km2. Due to its great
extension, this region is responsible for a significant
contribution to the global methane flux to the atmosphere.
Currently, more accurate estimates of emission are limited by the
uncertainties resulting of little knowledge concerning the
seasonal and interanual dynamics of the flooded areas. It is
known, however, that areas of aquatic plant (macrophytes) growth
present some of the highest values of methane emission. Remote
sensing data represents one of the most adequate tools for the
study of macrophyte community dynamics in the Amazon floodplain.
In this study the use of MODIS and TM sensor data to monitor
spatial and temporal changes in the macrophyte cover of the Amazon
Lakes is examined. Moreover, a methodology for image processing
and integration of remote sensing data into ecological models for
methane emission is developed and tested.. For TM images, the
application of a pre-classification step, incorporating altimetry
and vegetation indexes information, to delineate areas of
interest, coupled with a minimum distance classifier algorithm
have yielded the best classification results. Regarding MODIS
images, the use of image restoration techniques together with the
previous procedure allowed classification results very close to
those provided by TM images. The estimates of the area occupied by
macrophyte stands at minimum and maximum water level periods have
shown significant differences between dates. This variation, when
related to in situ biomass measurements and published methane
emission data, reveal the importance of further studies on the
spatio-temporal dynamics of Amazonian aquatic plant communities.
The results presented here demonstrate the capability of MODIS
data for estimating interseasonal changes in the area occupied by
macrophyte stands, at regional scale, in the Amazon floodplains,
and opens up new possibilities on the study of such plant
communities through orbital data.",
committee = "Galv{\~a}o, Lenio Soares (presidente) and Novo, Evlyn M{\'a}rcia
Le{\~a}o de Moraes (orientadora) and Lima, Ivan Bergier Tavares
de (orientador) and Kuplich, Tatiana Mora and Shimabukuro, Yosio
Edemir and Nobre, Antonio Donato",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "EOS-MODIS and LANDSAT 5 images for the study of macrophyte
community dinamics in the Amazon varzea",
language = "pt",
pages = "178",
ibi = "6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/E9kTz",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/E9kTz",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "03 maio 2024"
}