@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 = "25 abr. 2024"
}