@MastersThesis{Souza:2009:EsFiCe,
author = "Souza, Alana Almeida de",
title = "Estudo de fitofisionomias de Cerrado com dados do sensor
Hyperion-EO-1",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
year = "2009",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2009-05-20",
keywords = "Cerrado, Hyperion/EO-1, Sensoriamento remoto hiperespectral,
Support, Vector machine (SVM), Brazilian savannah, Hyperion/EO-1,
Hyperspectral remote sensing, Support vector machine (SVM).",
abstract = "O estudo das fitofisionomias de Cerrado via sensoriamento remoto
constitui-se de um constante desafio investigativo em raz{\~a}o
da diversidade flor{\'{\i}}stica e estrutural existente, das
varia{\c{c}}{\~o}es fenol{\'o}gicas perante o regime de chuvas,
de sua inter-rela{\c{c}}{\~a}o com outros biomas nos contatos
sutis e, ainda, pela ocorr{\^e}ncia de queimadas e seus efeitos.
Essas caracter{\'{\i}}sticas tornam as tipologias muitas vezes
indistingu{\'{\i}}veis em imagens multiespectrais. Nesse
sentido, o advento de sensores imageadores hiperespectrais, por
adquirirem imagens em um grande n{\'u}mero de bandas estreitas e
cont{\'{\i}}guas no espectro eletromagn{\'e}tico, constitui uma
nova possibilidade para o estudo desse bioma. Assim, o presente
estudo objetivou a utiliza{\c{c}}{\~a}o de dados hiperespectrais
do sensor Hyperion/ EO-1 para a an{\'a}lise espectral, estimativa
de par{\^a}metros biof{\'{\i}}sicos e para a
discrimina{\c{c}}{\~a}o de fitofisionomias do bioma Cerrado na
regi{\~a}o de Piren{\'o}polis (GO). As fitofisionomias estudadas
foram: Mata Seca Semidec{\'{\i}}dua, Cerrad{\~a}o, Cerrado
denso, Cerrado t{\'{\i}}pico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre,
Campo Sujo e Campo Limpo. Inicialmente, as fitofisionomias foram
caracterizadas flor{\'{\i}}stica e estruturalmente em campo. A
an{\'a}lise espectral das fitofisionomias foi feita com base na
t{\'e}cnica por componentes principais e na inspe{\c{c}}{\~a}o
visual de espectros. A estimativa dos par{\^a}metros
biof{\'{\i}}sicos (porcentagem de cobertura do dossel e
{\'a}rea basal) se baseou na reflect{\^a}ncia das bandas, nos
{\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o e em todas as
poss{\'{\i}}veis raz{\~o}es de bandas calculadas dos dados do
Hyperion como vari{\'a}veis independentes em modelos de
regress{\~a}o simples. Para a discrimina{\c{c}}{\~a}o das
fitofisionomias foram testados tr{\^e}s classificadores: Support
Vector Machine (SVM), M{\'a}xima Verossimilhan{\c{c}}a (MAXVER)
e Spectral Angle Mapper (SAM). Os resultados obtidos permitiram
concluir que a similaridade estrutural das fitofisionomias se
refletiu na similaridade espectral das mesmas e na confus{\~a}o
das classes nas classifica{\c{c}}{\~o}es. A banda em 680 nm,
associada com a absor{\c{c}}{\~a}o pela clorofila, foi a que
apresentou melhores correla{\c{c}}{\~o}es com a {\'a}rea basal
(R^2 = 0,63) e com a porcentagem de cobertura do dossel (R^2 =
0,91). Contudo, as transforma{\c{c}}{\~o}es espectrais
({\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o e raz{\~o}es de
bandas) apresentaram melhores resultados (R^2 \≥ 0,75).
Dentre as transforma{\c{c}}{\~o}es espectrais que se mostraram
importantes na estimativa dos par{\^a}metros biof{\'{\i}}sicos
analisados, est{\~a}o as relacionadas {\`a} borda vermelha, aos
pigmentos foliares e ao teor de {\'a}gua das folhas. A
classifica{\c{c}}{\~a}o SVM linear foi a que apresentou melhores
resultados na discrimina{\c{c}}{\~a}o das fitofisionomias, com
59,90% dos pixels corretamente classificados. As classes que foram
mais bem discriminadas foram Mata Seca, Cerrad{\~a}o, Cerrado
denso e Cerrado rupestre. As classes Campo Sujo, Campo Limpo e
Cerrado ralo n{\~a}o tiveram boa separabilidade entre elas com
nenhuma das t{\'e}cnicas de classifica{\c{c}}{\~a}o testadas.
ABSTRACT: The study of the Brazilian savanna physiognomies
(Cerrado) using remote sensing data is still a challenge due to
floristic and structural diversity, variation in phenological
response to precipitation, relationships with other biomes in the
transition zones, and to fire and resultant effects. Because of
these factors, some physiognomies are not separable in
multispectral images. In this context, the advent of hyperspectral
remote sensing, with imaging spectrometers that acquire images in
a great number of contiguous and narrow bands in the
electromagnetic spectrum, provides new possibilities for the study
of this biome. The objective of this investigation was to use
hyperspectral Hyperion/EO-1 data for spectral analysis,
biophysical parameter estimates and for the discrimination of the
Cerrado physiognomies in a study area located in the vicinity of
Piren{\'o}polis (GO). The studied physiognomies were: Mata Seca
Semidec{\'{\i}}dua, Cerrad{\~a}o, Cerrado denso, Cerrado
t{\'{\i}}pico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre, Campo Sujo and
Campo Limpo. Field survey for floristic and structural
characterization was performed. Spectral analysis included
principal components and inspection of pixel spectra. Simple
linear regression was applied to band reflectance values,
vegetation indices and all possible Hyperion reflectance ratios to
estimate biophysical parameters (% canopy cover and basal area).
Support Vector Machine (SVM), Maximum Likelihood and the Spectral
Angle Mapper (SAM) classification techniques were tested for the
discrimination of the physiognomies. Results showed that the
structural similarity of the physiognomies produced an equivalent
spectral pattern, which explained misclassification of some
classes. The chlorophyll red band at 680 nm presented the best
correlations with basal area (R^2 = 0.63) and with % canopy cover
(R^2= 0.91). However, spectral transformations (narrow band
vegetation indices and reflectance ratios) showed better results
(R^2 \≥ 0.75). Among the most important spectral
transformations for biophysical parameters estimates, vegetation
indices associated with the red edge, leaf pigments and leaf water
content presented the best results. Linear SVM was the best
classification technique with overall classification accuracy of
59.90%. Mata Seca, Cerrad{\~a}o, Cerrado denso and Cerrado
rupestre were discriminated. On the other hand, Campo Sujo, Campo
Limpo and Cerrado ralo did not present good discrimination to each
other with the three tested classification techniques.",
committee = "Galv{\~a}o, L{\^e}nio Soares (presidente) and Santos, Jo{\~a}o
Roberto dos (orientador) and Ponzoni, Fl{\'a}vio Jorge and Sano,
Edson Eyji and Cr{\'o}sta, Alvaro Penteado",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Study of Cerrado physiognomies with Hyperion-EO-1 data",
language = "pt",
pages = "117",
ibi = "8JMKD3MGP8W/352C62S",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/352C62S",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "06 maio 2024"
}