| 1. Identificação | |||||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | ||||||||||||
| Site | mtc-m16d.sid.inpe.br | ||||||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | ||||||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP7W/3CHCSD5 | ||||||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.30.12.50 | ||||||||||||
| Última Atualização | 2012:11.01.10.52.18 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m19/2012/08.30.12.50.42 | ||||||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.04.12.55 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Chave Secundária | INPE-17093-TDI/1952 | ||||||||||||
| Chave de Citação | Pereira:2012:AvMéIn | ||||||||||||
| Título | Avaliação de métodos de integração de imagens ópticas e de Radar para a classificação do uso e cobertura da terra na Região Amazônica  | ||||||||||||
| Título Alternativo | Evaluation of optical and radar images integration methods for land use and land cover classification on Amazon Region | ||||||||||||
| Curso | SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR | ||||||||||||
| Ano | 2012 | ||||||||||||
| Data | 2012-08-27 | ||||||||||||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | ||||||||||||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) | ||||||||||||
| Tipo Secundário | TDI | ||||||||||||
| Número de Páginas | 270 | ||||||||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||||||||
| Tamanho | 13441 KiB | ||||||||||||
| 2. Contextualização | |||||||||||||
| Autor | Pereira, Luciana de Oliveira | ||||||||||||
| Grupo | SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR | ||||||||||||
| Banca | Dutra, Luciano Vieira (presidente) Freitas, Corina Costa (orientadora) Sant’Anna, Sidnei João Siqueira (orientador) Shimabukuro, Yosio Edemir Aylton, Pagamisse | ||||||||||||
| Endereço de e-Mail | lucianageo@ymail.com | ||||||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||||||||
| Cidade | São José dos Campos | ||||||||||||
| Histórico (UTC) | 2012-09-05 12:20:27 :: lucianao@dsr.inpe.br -> yolanda :: 2012-09-05 14:47:33 :: yolanda -> lucianao@dsr.inpe.br :: 2012-10-22 17:37:33 :: lucianao@dsr.inpe.br -> yolanda :: 2012-10-31 10:47:26 :: yolanda -> lucianao@dsr.inpe.br :: 2012-10-31 15:39:29 :: lucianao@dsr.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: 2012-10-31 15:54:48 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012-10-31 17:53:51 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> lmanacero@yahoo.com :: -> 2012 2012-11-01 10:54:53 :: lmanacero@yahoo.com -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012 2012-11-01 12:14:57 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012 2013-02-25 10:57:57 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2012 2013-03-12 14:15:25 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012 2013-10-18 22:57:24 :: administrator -> tereza@sid.inpe.br :: 2012 2014-03-28 17:58:33 :: tereza@sid.inpe.br -> administrator :: 2012 2018-06-05 04:12:55 :: administrator -> :: 2012 | ||||||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||||||||
| Transferível | 1 | ||||||||||||
| Palavras-Chave | fusão de imagens uso e cobertura da terra Amazônia Brasileira Santarém-Pará Brazilian Amazon image fusion land use and land cover Santarem-Para | ||||||||||||
| Resumo | Esta dissertação tem como objetivo principal avaliar diferentes formas de integrar dados (fusões e combinações) de diferentes sensores imageadores (SAR e ópticos) visando identificar a mais adequada para o mapeamento do uso e cobertura da terra de uma região de fronteira agrícola da Amazônia brasileira. Como objetivos específicos pode-se listar a identificação das classes que serão melhores discriminadas com a utilização conjunta dos dados ópticos e SAR e de seus respectivos métodos de integração, e também avaliar um modo de integrar a informação contida em imagens SAR multipolarizadas antes dos processos de fusões utilizando a primeira componente principal (PC) destes dados. Para tanto, foram realizadas 90 classificações com imagens distintas, sendo 2 imagens originais (LANDSAT5/TM e ALOS/PALSAR), 2 imagens formadas pelos atributos extraídos das imagens originais, 6 imagens combinadas e 80 imagens fusionadas por diferentes métodos. Várias classificações resultantes das imagens fusionadas ou combinadas apresentaram valores dos índices \textit{Kappas} estatisticamente superiores ao da imagem LANDSAT5/TM. Neste cenário destacaram-se os métodos de fusões \textit{Ehlers, Wavelet á trous}, IHS e SPC (\textit{Selective principal component analysis}). Entretanto, estes três últimos métodos de fusões apresentaram bons resultados somente quando as fusões foram processadas utilizando a primeira componente principal das bandas da imagem ALOS/PALSAR ou dos três atributos SAR selecionados, mostrando assim a aplicabilidade do método proposto de integrar informações dos dados SAR. Baseado nas análises dos índices \textit{Kappas} por classes conclui-se que o uso conjunto dos dados ópticos com SAR melhora a classificação de todas as classes definidas neste estudo. Entretanto, os métodos que melhor discriminam uma determinada classe ou um conjunto de classes são distintos. No geral, as classes florestadas foram melhores discriminadas pelo método de fusão \textit{Ehlers} em que pelo menos a banda HV da imagem ALOS/PALSAR está envolvida no processo. As classes de regeneração intermediária e inicial foram melhor discriminadas pelo método de fusão SPC utilizando a primeira componente das bandas da imagem ALOS/PALSAR. As classes de solo exposto, soja pronta para colheita, pasto limpo e pasto sujo foram melhores discriminadas pela classificação da imagem fusionada pelo método IHS utilizando os atributos ópticos e primeira PC das bandas da imagem ALOS/PALSAR. A classe de soja com aproximadamente 40 dias de semeadura foi melhor discriminada pela classificação da imagem ALOS/PALSAR. Concluiu-se também que a banda HV contém informações importantes na discriminação das classes, pois está presente na maioria dos métodos de fusões que aumentaram acurácia das classificações. ABSTARCT: This study aims to asses different ways for data integration (fusions and combinations) of different imagery sensor (SAR and optical) in order to identify the most appropriate for mapping land use and land cover in an agricultural frontier region of the Brazilian Amazon. The secondary goals are to identify the classes that are better discriminated with the use of SAR and optical data together and also to evaluate the procedure of integrating the information of multipolarized SAR data before the fusion process, using the first principal component (PC) of these data. To achieve these goals 90 distinct image classifications were performed: 2 original images (LANDSAT5/TM and ALOS/PALSAR), 2 images composed by the attributes extracted from the original images, 6 combined images and 80 fused images by different methods. Several classifications of fused and combined images presented statistically higher \textit{Kappa} values than that of LANDSAT5/TM classification. The fusion methods to be highlighted were \textit{Ehlers, Wavelet á trous}, IHS e SPC (Selective principal component analysis). However the latter three methods showed good results only when the fusion process where performed using the first principal component of ALOS/PALSAR image bands, or of the three attributes extracted from radar images, showing the applicability of the proposed method of integrating information from SAR data. Based on the analysis of the \textit{Kappa} coefficients per class it was concluded that the use of optical and SAR data together improves the classification results for all classes. However, the methods that best discriminate one single class were different for each class. In general, the forested classes were better discriminated by the \textit{Ehlers} fusion method in which at least the HV band of ALOS/PALSAR image was involved in the fusion process. The intermediate and initial regeneration classes were better discriminated by the SPC fusion method using the first PC of ALOS/PALSAR image bands. The bare soil, soybeans ready for harvest, clean pasture and dirty pasture classes were better discriminated by the IHS fusion method using the optical attributes and the first PC of ALOS/PALSAR image bands. The class of soybean with 40 days of seeding was better discriminated by the classification using only the ALOS/PALSAR image. It was also concluded that the HV band contains valuable information to improve the discrimination of classes, because this band was present in most of the fusion methods with high values of classification accuracies. | ||||||||||||
| Área | SRE | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| ||||||||||||
| 4. Condições de acesso e uso | |||||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/3CHCSD5 | ||||||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/3CHCSD5 | ||||||||||||
| Idioma | pt | ||||||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | ||||||||||||
| Grupo de Usuários | administrator lmanacero@yahoo.com lucianao@dsr.inpe.br marcelo.pazos@inpe.br tereza@sid.inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | ||||||||||||
| Grupo de Leitores | administrator lmanacero@yahoo.com lucianao@dsr.inpe.br marcelo.pazos@inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | ||||||||||||
| Visibilidade | shown | ||||||||||||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | ||||||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | ||||||||||||
| 5. Fontes relacionadas | |||||||||||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53 | ||||||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | ||||||||||||
| Divulgação | BNDEPOSITOLEGAL | ||||||||||||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 | ||||||||||||
| 6. Notas | |||||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | ||||||||||||