@InProceedings{MaculRodOliRenEsc:2019:DeTrMu,
author = "Macul, Mateus de Souza and Rodrigues, Danilo Avancini and
Oliveira, Afonso Henrique Moraes and Renn{\'o}, Camilo Daleles
and Escada, Maria Isabel Sobral",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(INPE)}",
title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de trajet{\'o}rias de mudan{\c{c}}as da
cobertura florestal em an{\'a}lise de dados multitemporais na
regi{\~a}o sudoeste do Par{\'a}",
booktitle = "Anais...",
year = "2019",
editor = "Gherardi, Douglas Francisco Marcolino and Sanches, Ieda DelArco
and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de",
pages = "2980--2983",
organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19. (SBSR)",
publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
keywords = "Degrada{\c{c}}{\~a}o Florestal, Novo Progresso, Amaz{\^o}nia,
s{\'e}ries temporais, Forest Degradation, Amazon, time series.",
abstract = "A convers{\~a}o da floresta em outras coberturas ocorre a partir
de diferentes trajet{\'o}rias, podendo envolver ou n{\~a}o
processos de degrada{\c{c}}{\~a}o florestal. Este trabalho
explora o uso de dados de sensoriamento remoto e desenvolve uma
metodologia para a detec{\c{c}}{\~a}o de diferentes
trajet{\'o}rias de mudan{\c{c}}a da cobertura florestal na
Amaz{\^o}nia, com t{\'e}cnicas de minera{\c{c}}{\~a}o e
an{\'a}lise de dados multitemporais em espa{\c{c}}o celular.
Foram utilizadas imagens anuais empilhadas de NDVI do sensor
OLI/Landsat 8 no per{\'{\i}}odo entre 2013 e 2017. Analisaram-se
seis diferentes trajet{\'o}rias utilizando-se como
refer{\^e}ncia dados do PRODES e DEGRAD produzidos pelo INPE. Os
resultados foram avaliados e mostraram que a metodologia
desenvolvida {\'e} eficiente para a detec{\c{c}}{\~a}o de
diferentes trajet{\'o}rias de convers{\~a}o da cobertura
florestal. A metodologia se revela promissora para a
detec{\c{c}}{\~a}o e mapeamento de trajet{\'o}rias de
mudan{\c{c}}a da cobertura florestal, embora requeira um
esfor{\c{c}}o grande na coleta de amostras multitemporais para a
classifica{\c{c}}{\~a}o de trajet{\'o}rias. ABSTRACT: The
conversion of forest into other landcovers occurs through
different trajectories, and may or may not involve processes of
forest degradation. This work explores the use of remote sensing
data and develops a methodology for the detection of different
trajectories of forest cover change in the Amazon, with techniques
of data mining and analysis of multitemporal data in cell space.
Stacked annual NDVI images of the OLI / Landsat 8 sensor were used
in the period between 2013 and 2017. Six different trajectories
were analyzed using PRODES and DEGRAD data produced by INPE as
reference. The results were evaluated and showed that the
developed methodology is efficient for the detection of different
paths of forest cover conversion. The methodology is promising for
the detection and mapping of trajectories of forest landcover
change, although it requires a great effort in the collection of
multitemporal samples for the classification.",
conference-location = "Santos",
conference-year = "14-17 abril 2019",
isbn = "978-85-17-00097-3",
language = "pt",
organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
ibi = "8JMKD3MGP6W34M/3TUTF4S",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3TUTF4S",
targetfile = "97290.pdf",
type = "Classifica{\c{c}}{\~a}o e minera{\c{c}}{\~a}o de dados",
urlaccessdate = "04 maio 2024"
}