| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | J8LNKAN8RW/38JKDN5 |
| Repositório | dpi.inpe.br/plutao/2010/11.12.20.56 |
| Última Atualização | 2010:12.17.10.42.01 (UTC) marciana |
| Repositório de Metadados | dpi.inpe.br/plutao/2010/11.12.20.56.31 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.12.25 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE--PRE/ |
| ISSN | 0560-4613 |
| Rótulo | lattes: 9840759640842299 3 About-NetaFreiDutr:2010:UsImAL |
| Chave de Citação | About-NetaFreiDutr:2010:UsImAL |
| Título | Uso de imagens ALOS/Palsar multipolarizadas para detecção de incremento de desflorestamento na Amazônia / Use of Multipolarized ALOS/PALSAR Image for Detection of Increment of Deforestation in the Amazon  |
| Ano | 2010 |
| Data de Acesso | 18 abr. 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1410 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 About-Neta, Sumaia Resegue 2 Freitas, Corina da Costa 3 Dutra, Luciano Vieira |
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA |
| Grupo | 1 DPI-OBT-INPE-MCT-BR 2 DPI-OBT-INPE-MCT-BR 3 DPI-OBT-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 3 dutra@dpi.inpe.br |
| Endereço de e-Mail | dutra@dpi.inpe.br |
| Revista | Revista Brasileira de Cartografia |
| Volume | 62 |
| Número | 2-esp |
| Páginas | 417-431 |
| Nota Secundária | B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B3_ENGENHARIAS_I B3_ENGENHARIAS_II B4_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_IV B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR |
| Histórico (UTC) | 2010-12-06 14:15:24 :: lattes -> ricardo :: 2010 2010-12-07 11:40:37 :: ricardo -> administrator :: 2010 2010-12-08 15:15:18 :: administrator -> marciana :: 2010 2011-12-07 12:15:02 :: marciana -> administrator :: 2010 2016-06-04 01:07:35 :: administrator -> marciana :: 2010 2016-08-29 18:32:17 :: marciana -> administrator :: 2010 2018-06-05 00:12:25 :: administrator -> marciana :: 2010 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | Incremento de Desflorestamento ALOS/PALSAR PRODES SEGSAR Tapajós-PA Increase of Deforestation ALOS/PALSAR PRODES SEGSAR Tapajós-PA |
| Resumo | A floresta amazônica é uma região da floresta tropical que possui cerca de 5,4 milhões de km2 e abriga uma ampla biodiversidade de espécies do planeta, porém, seu modelo tradicional de ocupação tem levado ao aumento significativo do desflorestamento na Amazônia Legal. Por serem regiões bastante úmidas, a presença de nuvens é constante, ocasionando limitações no imageamento por sensores. Deste modo, o uso de sensoriamento remoto por radar torna-se privilegiado, pois as microondas praticamente não sofrerem interferência atmosférica, o que permite o constante imageamento das áreas independente das condições climáticas da região. Assim, este estudo avaliou o potencial de imagens de radar do satélite ALOS para discriminar incremento de desflorestamento em uma área localizada na Floresta Nacional de Tapajós-PA. Foram utilizadas imagens multipolarizadas em amplitude do sensor PALSAR (banda L), onde realizou-se classificações e segmentações utilizando todas as combinações de canais: individualmente (HH, HV e VV), aos pares (HH+HV, HV+VV e HH+VV) e em conjunto (HH+HV+VV). Foram avaliados os classificadores: pontual MAXVER-ICM e por regiões Bhattacharyya (com segmentações realizadas no SPRING e no SEGSAR). Os resultados foram comparados com um mapa temático de referência, construído a partir dos dados disponibilizados pelo PRODES, com o intuito de verificar a existência de perda significativa de informação quando não se utiliza todos os canais de polarização, bem como encontrar a melhor combinação de canais para caracterizar o desflorestamento. Os melhores resultados foram obtidos quando a polarização dual HH+HV esteve presente, sendo que o classificador Bhattacharyya (maior valor kappa de 0,5085 para segmentação SPRING) apresentou maior acurácia em comparação ao classificador MAXVER-ICM. No entanto, a acurácia do produtor para esta classificação foi considerada baixa, devido ao erro de omissão (E.O.) ter sido elevado. Para as demais combinações de canais HH+HV, o menor E.O. foi obtido quando se utilizou a segmentação pelo SEGSAR, porém, o erro de inclusão (E.I.) foi superior em relação à classificação de maior kappa. Deste modo, realizou-se uma análise minuciosa da segmentação SPRING e SEGSAR para a combinação bivariada HH+HV com o intuito de verificar os fatores que levaram à incidência dos E.O. e E.I. na cena SAR. Constatou-se que grande parte dos polígonos inicialmente classificados como erros de inclusão (E.I.) pelo classificador Bhattacharyya foram detectados como novos desflorestamentos pelo PRODES do ano seguinte (2007), seja porque estavam sob nuvens no ano anterior ou realmente devido ao erro de omissão do PRODES. A análise indiciou ainda que o baixo número de polígonos com E.O. na classificação SEGSAR (comparado com a segmentação SPRING) e o considerável número de polígonos inicialmente classificados como E.I., mas que na verdade eram áreas de desflorestamento omitidas pelo PRODES de referência, evidenciaram a eficácia do segmentador na detecção de desflorestamentos utilizando dados microondas. Assim, considerando a cobertura de nuvens na região Amazônica, comprovou-se a eficácia de dados SAR na detecção de incremento de desflorestamento. No entanto, constatou-se que a elevada porcentagem de E.O. da classificação devido principalmente às áreas com feições de queimadas, as quais possuem comportamento semelhante ao da floresta na imagem SAR, e ao efeito double bounce (devido ao acúmulo hídrico no solo alguns dias antes do imageamento, bem como a incidência de vestígios de biomassa presentes no solo na região de estudo), limitaram o uso do dado SAR. ABSTRACT The Amazon forest is a region of rainforest, which has about 5.4 million square kilometers, and with great biodiversity of species on the planet. However, its traditional model of occupation has lead to significant levels of increase of deforestation in the Brazilian Legal Amazon. Through remote sensing, these areas can be constantly monitored, offering rates of control and estimation of deforested areas. Due to the high rainfall rates, humidity and presence of clouds, which characterize the Amazon region climate during the year, there are limitations in optical imaging. The ability of Radar sensors to acquire images through the clouds allows the continuous imaging of areas regardless of weather conditions in the region. In this context, this study evaluated the potential of the full-polarized amplitude PLR ALOS/PALSAR L band data to discriminate the deforestation increase over National Forest of Tapajós-PA. The radar image segmentations and classifications were performed. The MAXVER-ICM and Bhattacharyya (combined with SPRING and SEGSAR segmentations) classifiers were used for all combinations of the multipolarized images: HH, HV, VV, HH + HV, HV + VV, HH + VV and HH + HV + VV. The results were compared with the PRODES thematic map to detect the deforestation increment and the existence of significant information loss when all the polarized channels were not used, and to find the best polarization that characterizes the deforestation. The Bhattacharyya classifier had higher accuracy than MAXVER-ICM classifier. The best classifications were obtained when the HH + HV polarization (segmented by SPRING and SEGSAR) was used. The highest accuracy was obtained for the Bhattacharyya combined with SPRING segmentation (kappa of 0.5085). However, the HH + HV producer's accuracy was minor compared with other combinations of polarization because the error of omission (E.O.) has been higher. For the other channel combinations HH+HV, the lower E.O. was obtained when the SEGSAR segmentations were used but the error of inclusion (E.I.) was higher in relation to classification of higher kappa. There was a detailed analysis of the classifications Bhattacharyya (combined with SPRING and SEGSAR segmentations) for the HH+HV polarization. The results of the segmentation by SEGSAR showed that, considering the presence of clouds in the Amazon region, the minor E.O. compared with the segmentation by SPRING and the considerable number of polygons initially classified as E.I. which were detected as increase of deforestation by PRODES in the following year (2007), probably because its were under clouds in 2006 or due to E.O. by PRODES, proved the efficiency of the region based classification in the use of microwave data. The results showed that the use of radar mapping in tropical regions is an additional powerful tool for the soil cover information acquisition throughout the year. The combined radar and optical data is recommended for the detection of new deforestation, the high E.O. of classification caused mainly by areas of the deforestation fire, which are similar the forest in the SAR image, and the double bounce effect (due to water accumulation in the soil a few days before the imaging radar, and the incidence of biomass (stump) in the soil in the region of study), has limited the use of radar. |
| Área | SRE |
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| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 |
| URL (dados não confiáveis) | http://www.rbc.ufrj.br/_pdf_62_2010/62_ESPECIAL_02_8.pdf |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Notas | Setores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social, Produção Florestal. |
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