| 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/3U79NKS | ||||||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/10.08.12.22 | ||||||||||||
| Última Atualização | 2019:11.20.14.49.02 (UTC) simone | ||||||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/10.08.12.22.59 | ||||||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2019:11.28.17.54.05 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Chave Secundária | INPE-18252-TDI/2933 | ||||||||||||
| Chave de Citação | Carneiro:2019:DeMuCo | ||||||||||||
| Título | Detecção de mudança da cobertura da terra usando dados polarizados multifrequência na Amazônia brasileira  | ||||||||||||
| Título Alternativo | Land cover change detection using multi-frequency polarimetric data in the Amazônia brasileira | ||||||||||||
| Curso | SER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR | ||||||||||||
| Ano | 2019 | ||||||||||||
| Data | 2019-08-20 | ||||||||||||
| Data de Acesso | 27 abr. 2024 | ||||||||||||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) | ||||||||||||
| Tipo Secundário | TDI | ||||||||||||
| Número de Páginas | 145 | ||||||||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||||||||
| Tamanho | 11131 KiB | ||||||||||||
| 2. Contextualização | |||||||||||||
| Autor | Carneiro, Rebeca Suely Gabriella Soares | ||||||||||||
| Banca | Kampel, Silvana Amaral (presidente) Sant'Anna, Sidnei João Siqueira (orientador) Almeida, Cláudio Aparecido (orientador) Mura, José Claudio Boggione, Giovanni de Araujo | ||||||||||||
| Endereço de e-Mail | PP2rebeca@hotmail.com | ||||||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||||||||
| Cidade | São José dos Campos | ||||||||||||
| Histórico (UTC) | 2019-10-08 12:26:26 :: rebeca.carneiro@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2019-10-08 17:15:34 :: pubtc@inpe.br -> rebeca.carneiro@inpe.br :: 2019-11-07 02:28:36 :: rebeca.carneiro@inpe.br -> administrator :: 2019-11-07 16:02:43 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2019-11-07 15:03:44 :: pubtc@inpe.br -> rebeca.carneiro@inpe.br :: 2019-11-11 09:00:29 :: rebeca.carneiro@inpe.br -> administrator :: 2019-11-20 14:29:23 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2019-11-20 14:49:43 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2019-11-26 11:03:06 :: administrator -> simone :: 2019-11-28 13:05:15 :: simone :: -> 2019 2019-11-28 13:06:11 :: simone -> administrator :: 2019 2019-11-28 17:54:05 :: administrator -> :: 2019 | ||||||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||||||||
| Transferível | 1 | ||||||||||||
| Palavras-Chave | radar de abertura sintética banda L banda C Floresta Nacional de Tapajós sensoriamento remoto synthetic aperture radar L-band C-band Tapajós National Forest remote sensing | ||||||||||||
| Resumo | Os impactos ambientais provocados pelo desmatamento de florestas tropicais comprometem a proteção da biodiversidade e dos recursos naturais. O monitoramento constante dessas regiões é importante para a possível prevenção e controle do desmatamento, bem como para o entendimento da dinâmica do processo de mudança decorrente. A maioria dos programas de monitoramento dos biomas brasileiros utilizam dados de sensores ópticos. Entretanto, sistemas de sensores ópticos possuem limitação quanto na obtenção de dados livres de nuvens na Amazônia. Satélites imageadores que operam na faixa de frequência de micro-ondas são pouco afetados pela cobertura de nuvens, possibilitando a observação das dinâmicas da cobertura da terra e do seu monitoramento. Nesse contexto, o objetivo principal desse estudo foi avaliar o potencial do uso de dados SAR (Radar de Abertura Sintética) multifrequência provenientes dos satélites ALOS-2 e Sentinel-1A para a detecção de mudanças da cobertura da terra em uma área situada na Floresta Nacional de Tapajós e áreas próximas entre os anos de 2014 e 2016. Para este propósito as imagens SAR polarimétricas nas bandas L e C foram classificadas, separadas e em conjunto, em diferentes modelagens estatísticas pelo algoritmo de Máxima Verossimilhança associada com o algoritmo Iteracted Conditional Modes a fim de discriminar cinco classes de interesse. Com base nos dados polarizados univariados, bivariados e multivariados obteve-se 29 resultados de classificação para cada ano estudado. A partir de uma análise visual e observação das matrizes médias de confusão, concluiu-se que a separabilidade das classes de floresta e vegetação secundária não foi bem-sucedida, havendo necessidade de uma etapa de pós-classificação em 2014 utilizando a máscara de floresta do PRODES (Projeto de Monitoramento do Desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite). Os resultados foram validados utilizando amostras de validação a partir da simulação de Monte Carlo através de mil interações, onde foi feito o ranking de cada ano a partir do valor estimado do kappa médio de cada grupo. O ranking permitiu a exploração dos resultados classificatórios em relação aos conjuntos de canais de dados SAR pelo tipo de dado de entrada, frequências e canais utilizados. Os resultados demonstraram que o uso de dados multivariados produziu classificações de qualidade superior as demais, com kappa estimado da primeira posição de 0.82 para 2014 e 0.44 para 2016. A banda L (comprimento de onda de 15 a 30 cm) se destacou nos rankings de ambos os anos, produzindo resultados mais significativos comparados a banda C (comprimento de onda de 3,75 a 7,5 cm) quanto ao mapeamento da cobertura da terra. Por fim, a combinação dos canais VH e VV apresentaram melhores resultados na discriminação das classes estudadas. No que se refere a análise de mudança entre 2014 e 2016, houve modificações quanto a cobertura florestal primária (FP). Com a metodologia proposta, não foi possível identificar transições ocorridas entre FP e VS (vegetação secundária). Os cenários de mudança evidenciaram que as transições da classe de FP estão associadas ao pasto sujo, seguidas por pasto limpo e agricultura. Áreas de concordância entre polígonos de mudanças da cobertura florestal detectados com polígonos de desflorestamento do PRODES foram constatados. De modo geral, a utilização de dados SAR para o mapeamento da cobertura da terra e detecção de mudanças foi satisfatório. Este trabalho contribui para corroborar com a importância da aplicação de dados SAR para auxiliar nos programas de monitoramento existentes. ABSTRACT: Environmental impacts caused by deforestation of tropical forests compromise the protection of biodiversity and natural resources. Constant monitoring of these regions is important for the possible prevention and control of deforestation, as well as for understanding the dynamics of the resulting change process. Most Brazilian biome monitoring programs use data from optical sensors. However, optical sensor systems have limitations in obtaining cloud-free data in the Amazon. Imaging satellites operating in the microwave frequency range are little affected by cloud cover, making it possible to observe the dynamics of land cover and its monitoring. In this context, the main objective of this study was to evaluate the potential of using multi-frequency SAR (Synthetic Aperture Radar) data from the ALOS-2 and Sentinel-1A satellites to detect land cover changes in an area located in the National Forest of Tapajós and nearby areas between 2014 and 2016. For this purpose polarimetric SAR images in the L and C bands were classified, separately and together, in different statistical modeling by the Maximum Likelihood algorithm associated with the Iteracted Conditional Modes algorithm in order to discriminate five classes of interest. Based on univariate, bivariate and multivariate polarized data, 29 classification results were obtained for each year studied. From a visual analysis and observation of the average confusion matrices, it was concluded that the separability of forest classes and secondary vegetation was not successful, requiring a post-classification step in 2014 using the forest mask from PRODES (Brazilian Amazon Rainforest Deforestation Monitoring Project by Satellite). The results were validated using validation samples from Monte Carlo simulation through one thousand interactions, where each year was ranked from the estimated average kappa value of each group. The ranking allowed the exploration of the classification results in relation to the SAR data channel sets by the input data type, frequencies and channels used. The results showed that the use of multivariate data produced higher quality ratings than the others, with estimated first position kappa of 0.82 for 2014 and 0.44 for 2016. The L band (wavelength 15 to 30 cm) stood out in the rankings of both years, yielding more significant results compared to band C (wavelength from 3.75 to 7.5 cm) for land cover mapping. Finally, the combination of VH and VV channels presented better results in the discrimination of the studied classes. Regarding the change analysis between 2014 and 2016, there were modifications regarding the primary forest cover (PF). With the proposed methodology, it was not possible to identify transitions that occurred between PF and VS (secondary vegetation). The change scenarios showed that PF class transitions are associated with dirty pasture, followed by clean pasture and agriculture. Areas of agreement between forest cover change polygons detected with PRODES deforestation polygons were found. Overall, the use of SAR data for land cover mapping and change detection was satisfactory. This work corroborates the importance of applying SAR data to assist existing monitoring programs. | ||||||||||||
| Área | SRE | ||||||||||||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Detecção de mudança... | ||||||||||||
| 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://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3U79NKS | ||||||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3U79NKS | ||||||||||||
| Idioma | pt | ||||||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | ||||||||||||
| Grupo de Usuários | gabinete@inpe.br pubtc@inpe.br rebeca.carneiro@inpe.br | ||||||||||||
| Visibilidade | shown | ||||||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.20.35 | ||||||||||||
| Detentor dos Direitos | originalauthor yes | ||||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | ||||||||||||
| 6. Notas | |||||||||||||
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