@MastersThesis{Marinho:2011:MaInDe,
author = "Marinho, Rog{\'e}rio Ribeiro",
title = "Uso de imagens SAR orbitais em desastres naturais: mapeamento de
inunda{\c{c}}{\~o}es e deslizamentos de terra ocorridos em
novembro de 2008 no Vale do Itaja{\'{\i}}-SC",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
year = "2011",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2011-05-12",
keywords = "sensoriamento remoto, imagens SAR, desastres naturais,
inunda{\c{c}}{\~a}o, deslizamento de terra, remote sensing, SAR
images, natural disaster, flood, landslide.",
abstract = "Em novembro de 2008, o estado de Santa Catarina foi afetado por um
evento atmosf{\'e}rico extremo que ocasionou uma elevada
quantidade de chuva sobre a regi{\~a}o leste do estado e resultou
em grandes inunda{\c{c}}{\~o}es e deslizamentos de terra. Devido
{\`a} intensa cobertura de nuvens, n{\~a}o foi poss{\'{\i}}vel
adquirir imagens com sensores remotos que operam no espectro
{\'o}ptico. Por outro lado, radares imageadores de abertura
sint{\'e}tica (SAR) de diferentes sistemas orbitais (ALOS/PALSAR,
ENVISAT/ASAR, RADASAT-2 e TerraSAR-X) coletaram imagens sobre a
regi{\~a}o. Desta forma, esta pesquisa teve como objetivo avaliar
o potencial deste acervo de imagens SAR multitemporais, adquiridas
sobre a regi{\~a}o do Vale do Itaja{\'{\i}} para o
monitoramento de {\'a}reas afetadas por inunda{\c{c}}{\~o}es e
para detec{\c{c}}{\~a}o de cicatrizes de deslizamentos de terra.
As imagens no formato amplitude foram ortorretificadas, filtradas
para redu{\c{c}}{\~a}o do ru{\'{\i}}do speckle e convertidas
para coeficiente de retroespalhamento (\$\sigma\$º). O
mapeamento das {\'a}reas inundadas foi realizado por meio do
classificador n{\~a}o supervisionado ISODATA com as imagens em
\$\sigma\$º. Os resultados mostraram que imagens SAR com
distintas datas de aquisi{\c{c}}{\~a}o e
configura{\c{c}}{\~o}es (frequ{\^e}ncia, geometria de visada e
resolu{\c{c}}{\~a}o espacial), permitiram a
identifica{\c{c}}{\~a}o de manchas de inunda{\c{c}}{\~o}es e
de {\'a}reas de vegeta{\c{c}}{\~a}o alagada, bem como a
detec{\c{c}}{\~a}o da variabilidade temporal das {\'a}reas
afetadas. A identifica{\c{c}}{\~a}o das cicatrizes de
deslizamentos foi realizada por meio da an{\'a}lise visual da
imagem de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial TerraSAR-X. O modelo
fotointerpretativo desenvolvido para o mapeamento de deslizamentos
de terra possibilitou identificar cicatrizes sobre vertentes
n{\~a}o afetadas por distor{\c{c}}{\~o}es do tipo
\textit{foreshortening e layover}. O acerto do mapeamento das
cicatrizes foi de 81\%, apesar do {\^a}ngulo de incid{\^e}ncia
da imagem TerraSAR-X utilizada na pesquisa n{\~a}o ser o mais
adequado devido ao relevo montanhoso. A influ{\^e}ncia dos
par{\^a}metros do sensor e do alvo no mapeamento das cicatrizes
foi tamb{\'e}m analisada. A investiga{\c{c}}{\~a}o mostrou que
a combina{\c{c}}{\~a}o do uso da classifica{\c{c}}{\~a}o
digital para o mapeamento das {\'a}reas inundadas e an{\'a}lise
visual para a detec{\c{c}}{\~a}o de cicatrizes de deslizamento
{\'e} adequada para a caracteriza{\c{c}}{\~a}o dos eventos e
elabora{\c{c}}{\~a}o de mapeamento de {\'a}reas afetadas com
rapidez e precis{\~a}o. O uso da informa{\c{c}}{\~a}o fornecida
por sensores SAR orbitais se mostrou estrat{\'e}gica para
a{\c{c}}{\~o}es de gerenciamento de {\'a}reas afetadas por
desastres naturais, tal qual foi demonstrado para o evento
ocorrido em Santa Catarina no final de 2008. ABSTRACT: In November
2008, the state of Santa Catarina was affected by extreme
atmospheric events that caused a high amount of heavy rain over
the eastern region of the state and resulted in extensive floods
and landslides. Due the intense cloud cover, it was not possible
to collect images with sensors operating in the optical spectrum.
However, Synthetic Aperture Radars (SAR) of different orbital
systems (ALOS/PALSAR, ENVISAT/ASAR, RADASAT-2 and TerraSAR-X) have
acquired data in the region. Thus, this research intended to
assess the potential of this multitemporal radar dataset acquired
over the Itajai Valley (northeastern border of the state) for
monitoring of flood areas and detection of landslide scars. The
images were orthorectified, filtered for speckle noise reduction
and further converted to backscattering coefficient (sigma nought
= \$\sigma\$º). The mapping of flooded areas was accomplished
through the usage of the unsupervised ISODATA classifier based on
\$\sigma\$º images. The results showed that SAR images with
different acquisition dates and attributes (frequency, viewing
geometry, spatial resolution) have allowed the identification of
flood patches, the areas of flooded vegetation and the detection
of the temporal variability of the affected areas. The
identification of landslide scars was carried out by visual
analysis of the high spatial resolution TerraSAR-X data. The
photointerpretation model for the landslide mapping has allowed to
identify scars located on the slopes, which were not affected by
foreshortening and layover effects. The mapping accuracy of the
scars was 81\%, although the TerraSAR-X incidence used in the
investigation was not the most suitable due to the mountainous
relief. The influence of sensor and target parameters in the
mapping scars was also analyzed. The investigation has shown that
the integration of classification for mapping of flooded areas and
visual analysis for landslide detection was suitable in order to
provide information quickly and accurately. The use of the
information derived from orbital SAR sensors proved to be
strategic for the management actions in areas affected by natural
disasters, such as it was demonstrated for the events that
occurred in Santa Catarina at the end of 2008.",
committee = "Novo, Evlyn Marcia Le{\~a}o de Moraes (presidente) and Paradella,
Waldir Renato (orientador) and Renn{\'o}, Camilo Daleles
(orientador) and Santos, Athos Ribeiro dos and Mantovani, Luiz
Eduardo",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Use of orbital SAR images in natural disasters: mapping of flood
and landslides occurred in november 2008 in the Itaja{\'{\i}}
Valley (Santa Catarina State)",
language = "pt",
pages = "171",
ibi = "8JMKD3MGP7W/39GFQKE",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/39GFQKE",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "09 maio 2024"
}