@Article{ReisEscaSantDutr:2020:ImEsRe,
               author = "Reis, Mariane Souza and Escada, Maria Isabel Sobral and Sant'Anna, 
                         Sidnei Jo{\~a}o Siqueira and Dutra, Luciano Vieira",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "M{\'e}todos de Classifica{\c{c}}{\~a}o e An{\'a}lise de 
                         Trajet{\'o}rias de Uso e Cobertura da Terra na Amaz{\^o}nia: 
                         Implica{\c{c}}{\~o}es para Estudos de Regenera{\c{c}}{\~a}o 
                         Florestal",
              journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
                 year = "2020",
               volume = "72",
               number = "esp.",
                pages = "1087--1113",
             keywords = "Regenera{\c{c}}{\~a}o florestal. Amaz{\^o}nia. Trajet{\'o}rias 
                         de uso e cobertura da terra. S{\'e}ries temporais de 
                         sensoriamento remoto, Forest regeneration. Amazon. Land use and 
                         land cover trajectories. Remote sensing time series.",
             abstract = "A an{\'a}lise de processos de regenera{\c{c}}{\~a}o florestal 
                         prov{\^e} informa{\c{c}}{\~o}es que permitem estimar 
                         servi{\c{c}}os ecossist{\^e}micos como a fixa{\c{c}}{\~a}o de 
                         carbono atmosf{\'e}rico, a recupera{\c{c}}{\~a}o da fertilidade 
                         dos solos, a manuten{\c{c}}{\~a}o do ciclo hidrol{\'o}gico e da 
                         biodiversidade, entre outros. Esses estudos demandam 
                         informa{\c{c}}{\~o}es usualmente contidas em trajet{\'o}rias de 
                         uso e cobertura da terra com resolu{\c{c}}{\~a}o temporal anual, 
                         em intervalos de tempos longos. Comumente, esses dados s{\~a}o 
                         obtidos a partir do processamento de s{\'e}ries temporais de 
                         imagens de sensoriamento remoto. O objetivo deste artigo de 
                         revis{\~a}o {\'e} identificar e descrever os principais 
                         m{\'e}todos utilizados para classificar e analisar 
                         trajet{\'o}rias de uso e cobertura da terra a partir de dados de 
                         sensoriamento remoto orbital. Esses m{\'e}todos foram ent{\~a}o 
                         discutidos em fun{\c{c}}{\~a}o de sua aplicabilidade na 
                         regi{\~a}o Amaz{\^o}nica para an{\'a}lise de 
                         regenera{\c{c}}{\~a}o florestal. Observou-se que a an{\'a}lise 
                         de trajet{\'o}rias de uso e cobertura da terra na Amaz{\^o}nia 
                         n{\~a}o {\'e} trivial. M{\'e}todos tradicionais de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as resultam em 
                         trajet{\'o}rias inv{\'a}lidas ou compreendem v{\'a}rios passos 
                         de classifica{\c{c}}{\~a}o. Pelo grande volume de dados 
                         analisados, muitas vezes a informa{\c{c}}{\~a}o da 
                         trajet{\'o}ria {\'e} simplificada ao ponto de se tornar uma 
                         an{\'a}lise que envolve apenas um ou dois tempos observados, 
                         perdendo-se informa{\c{c}}{\~o}es importantes para a 
                         an{\'a}lise de regenera{\c{c}}{\~a}o florestal, como a 
                         persist{\^e}ncia da vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria ou o 
                         tempo de uso antes do abandono, por exemplo. Dentre as principais 
                         limita{\c{c}}{\~o}es observadas, destaca-se a baixa 
                         disponibilidade de dados, sejam imagens livres de nuvens ou dados 
                         de refer{\^e}ncia. ABSTRACT: The analysis of forest regeneration 
                         processes provides information used to estimate atmospheric carbon 
                         assimilation, soil fertility recovery, hydrological cycles and 
                         biodiversity maintenance, among other environmental services. 
                         These studies require information that is usually found in land 
                         use and land cover trajectories mapped in long time intervals and 
                         with annual observations. These trajectories are usually obtained 
                         by processing remote sensing image time series. In this review 
                         article we first identify and describe the main methods used to 
                         classify and analyze land use and land cover trajectories based on 
                         orbital remote sensing data. We then discuss these methods based 
                         on their applicability in forest regeneration studies in the 
                         Amazon. Throughout this process we observe that analyzing land use 
                         and land cover trajectories in the Amazon is not a trivial task. 
                         Traditional change detection methods result in invalid 
                         trajectories or require many classification steps. Given the large 
                         volume of data, it is common to simplify the information contained 
                         within the trajectories to the point that analyses are reduced to 
                         one or two observed times. In these cases, important information 
                         about regeneration processes is lost, such as persistence of 
                         secondary vegetation and time of use before abandonment. Among the 
                         main observed limitations, we highlight the lack of available 
                         data, such as cloud free images and reference data.",
                  doi = "10.14393/rbcv72nespecial50anos-56535",
                  url = "http://dx.doi.org/10.14393/rbcv72nespecial50anos-56535",
                 issn = "0560-4613 and 1808-0936",
             language = "pt",
           targetfile = "reis_metodos.pdf",
        urlaccessdate = "19 abr. 2024"
}