| 1. Identificação | |||||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | ||||||||||||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | ||||||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | ||||||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/3R26CMH | ||||||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/04.26.18.25 | ||||||||||||
| Última Atualização | 2018:07.23.12.31.03 (UTC) simone | ||||||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/04.26.18.25.39 | ||||||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2020:12.07.21.11.34 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Chave Secundária | INPE-18036-TDI/2746 | ||||||||||||
| Chave de Citação | Silveira:2018:UsDaSe | ||||||||||||
| Título | Uso de dados do sensor MSI/Sentinel-2 e de LiDAR aerotransportado para mapeamento de fitofisionomias de caatinga e estudo das relações com atributos físico-químicos dos solos  | ||||||||||||
| Título Alternativo | Use of MSI/Sentinel-2 and airborne LiDAR data for mapping caatinga phytophysiognomies and studying their relationships with physico-chemical attributes of soils | ||||||||||||
| Curso | SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR | ||||||||||||
| Ano | 2018 | ||||||||||||
| Data | 2018-05-29 | ||||||||||||
| Data de Acesso | 09 maio 2024 | ||||||||||||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) | ||||||||||||
| Tipo Secundário | TDI | ||||||||||||
| Número de Páginas | 134 | ||||||||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||||||||
| Tamanho | 8225 KiB | ||||||||||||
| 2. Contextualização | |||||||||||||
| Autor | Silveira, Hilton Luís Ferraz da | ||||||||||||
| Banca | Ponzoni, Flávio Jorge (presidente) Galvão, Lênio Soares (orientador) Sanches, Ieda Del' Arco (orientadora) Formaggio, Antônio Roberto Sá, Iedo Bezerra | ||||||||||||
| Endereço de e-Mail | hilton.ferraz@embrapa.br | ||||||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||||||||
| Cidade | São José dos Campos | ||||||||||||
| Histórico (UTC) | 2018-04-26 18:52:45 :: hilton.ferraz@embrapa.br -> administrator :: 2018-05-03 17:06:42 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2018-05-03 17:07:22 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2018-05-03 17:07:40 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2018-05-03 17:08:05 :: pubtc@inpe.br -> hilton.ferraz@embrapa.br :: 2018-05-07 12:22:22 :: hilton.ferraz@embrapa.br -> administrator :: 2018-06-04 01:52:24 :: administrator -> hilton.ferraz@embrapa.br :: 2018-06-07 02:27:52 :: hilton.ferraz@embrapa.br -> pubtc@inpe.br :: 2018-06-12 12:42:42 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2018-06-14 12:58:09 :: administrator -> simone :: 2018-06-14 13:08:09 :: simone :: -> 2018 2018-06-14 13:09:10 :: simone -> administrator :: 2018 2018-06-20 18:31:40 :: administrator -> simone :: 2018 2018-06-25 12:38:52 :: simone -> administrator :: 2018 2018-07-20 15:12:18 :: administrator -> simone :: 2018 2018-07-24 15:44:44 :: simone -> administrator :: 2018 2020-12-07 21:11:34 :: administrator -> simone :: 2018 | ||||||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||||||||
| Transferível | 1 | ||||||||||||
| Palavras-Chave | caatinga fitofisionomias random forest sentinel-2 análise por componentes principais lidar solos phytophysiognomies principal component analysis | ||||||||||||
| Resumo | A Caatinga, vegetação natural adaptada às condições do semiárido brasileiro, possui fitofisionomias variadas de difícil mapeamento, cuja distribuição é influenciada pelas características pluviométricas e pedológicas locais. No presente estudo, testou-se o potencial de dados multi-temporais do sensor MSI/Sentinel-2, obtidos em quatro datas de 2015 a 2016 (período chuvoso e seco), juntamente com observações LiDAR, para o mapeamento de sete fitofisionomias da Caatinga. A área de estudo está localizada no Estado de Pernambuco. Usando um mapa de referência da vegetação e o classificador Random Forest (RF), avaliou-se, em primeiro lugar, a capacidade do MSI/Sentinel-2 em mapear fitofisionomias de Caatinga e os eventuais ganhos na classificação decorrentes do uso de dados multi-temporais sobre dados monotemporais (período chuvoso ou seco); do uso de índices de vegetação sobre dados de reflectância; e da incorporação de métricas derivadas de dados LiDAR. Estudou-se também a existência de possíveis relações espaciais entre a vegetação mapeada por RF e 20 atributos físico-químicos determinados de 75 perfis de solos, que foram submetidos à Análise por Componentes Principais (ACP) e procedimentos de krigeagem. Os resultados mostraram que: não há diferenças entre as classificações dos períodos seco e chuvoso; classificações com dados multi-temporais são superiores às que utilizam apenas dados monotemporais; os índices de vegetação, por resultarem em classificações semelhantes aos dados de reflectância, podem substituir estes últimos com menor volume de dados; dados LiDAR melhoram a classificação das classes arbórea aberta (Aa) em 11,1%, das arbórea rala (Ar) em 18,5% e das subarbustivas (S) em 10,7%. Foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre os atributos do solo carbono orgânico, capacidade de troca catiônica, capacidade de campo, profundidade do solo, porosidade e % de terra fina, cascalho e calhau entre fitofisionomias arbóreas e subarbustivas. ABSTRACT: Caatinga is a natural semi-arid vegetation type, which occupies great part of northeastern region of Brazil. This ecosystem contains a variety of phytophysiognomies of difficult mapping with their occurrence influenced by local rainfall and soil attributes. This work verified the potential use of multi-temporal data from the MSI/Sentinel-2, obtained in four dates between 2015 and 2016 (rainy to dry seasons), along with LiDAR observations, for mapping seven Caatinga´s phytophysiognomies in a study area located in the state of Pernambuco. Using a vegetation reference map and Random Forest (RF) classification, eventual gains in classification accuracy have been evaluated from multi-temporal over mono-temporal MSI data (rainy and dry seasons); from adding vegetation indices into the analyses; and from inserting LiDAR metrics into the classification. The relationships between the mapped vegetation by RF and 20 physico-chemical attributes of 75 soil profiles were studied by using principal component analysis (PCA) and ordinary kriging. The results showed that: (a) there were no differences in classification accuracy between the dry and rainy seasons; (b) multi-temporal data improved classification accuracy compared to mono-temporal observations; (c) a smaller number of vegetation indices had similar classification performance than a greater number of reflectance of bands; and (d) LiDAR metrics improved classification accuracy of arboreous and sub-shrub classes (11,1% and 10,7% respectively). Statistically significant differences were observed in organic carbon content, cation exchange capacity, water retention at field capacity, horizon thickness, soil porosity and rock fragments (% pebble, gravel, fine-earth fraction) between these two types of phytophysiognomies (arboreous and sub-shrub classes). | ||||||||||||
| Área | SRE | ||||||||||||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Uso de dados... | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
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| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | |||||||||||||
| URL dos dados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3R26CMH | ||||||||||||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/3R26CMH | ||||||||||||
| Idioma | pt | ||||||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | ||||||||||||
| Grupo de Usuários | gabinete@inpe.br hilton.ferraz@embrapa.br pubtc@inpe.br | ||||||||||||
| Grupo de Leitores | administrator gabinete@inpe.br hilton.ferraz@embrapa.br pubtc@inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | ||||||||||||
| Visibilidade | shown | ||||||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | ||||||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | ||||||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | ||||||||||||
| 5. Fontes relacionadas | |||||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 | ||||||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | ||||||||||||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1 | ||||||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | ||||||||||||
| 6. Notas | |||||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | ||||||||||||
| 7. Controle da descrição | |||||||||||||
| e-Mail (login) | simone | ||||||||||||
| atualizar | |||||||||||||