Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: BORGES, E. F.
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: SANO, E. E.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1008539
http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030
Resumo: RESUMO: Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. ABSTRACT: Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa´s coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia.
id EMBR_a65ac0088f908133d4b5be793ee3e918
oai_identifier_str oai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/1008539
network_acronym_str EMBR
network_name_str Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
repository_id_str 2154
spelling Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.Índice de VegetaçãoMinimum Noise FractionSpectral Angle MapperBahiaBrasilCobertura vegetalCerradoVegetation coverSavannasBrazilRESUMO: Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. ABSTRACT: Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa´s coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia.ELANE FIÚZA BORGES; EDSON EYJI SANO, CPAC.BORGES, E. F.SANO, E. E.2015-02-12T11:11:11Z2015-02-12T11:11:11Z2015-02-1220142015-02-12T11:11:11Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleBoletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 20, n. 3, p. 526-547, jul-set. 2014.http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1008539http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPA2017-08-16T01:49:03Zoai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/1008539Repositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestopendoar:21542017-08-16T01:49:03falseRepositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestcg-riaa@embrapa.bropendoar:21542017-08-16T01:49:03Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false
dc.title.none.fl_str_mv Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
title Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
spellingShingle Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
BORGES, E. F.
Índice de Vegetação
Minimum Noise Fraction
Spectral Angle Mapper
Bahia
Brasil
Cobertura vegetal
Cerrado
Vegetation cover
Savannas
Brazil
title_short Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
title_full Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
title_fullStr Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
title_full_unstemmed Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
title_sort Séries temporais de Evi do Modis para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia.
author BORGES, E. F.
author_facet BORGES, E. F.
SANO, E. E.
author_role author
author2 SANO, E. E.
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv ELANE FIÚZA BORGES; EDSON EYJI SANO, CPAC.
dc.contributor.author.fl_str_mv BORGES, E. F.
SANO, E. E.
dc.subject.por.fl_str_mv Índice de Vegetação
Minimum Noise Fraction
Spectral Angle Mapper
Bahia
Brasil
Cobertura vegetal
Cerrado
Vegetation cover
Savannas
Brazil
topic Índice de Vegetação
Minimum Noise Fraction
Spectral Angle Mapper
Bahia
Brasil
Cobertura vegetal
Cerrado
Vegetation cover
Savannas
Brazil
description RESUMO: Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. ABSTRACT: Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa´s coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia.
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014
2015-02-12T11:11:11Z
2015-02-12T11:11:11Z
2015-02-12
2015-02-12T11:11:11Z
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 20, n. 3, p. 526-547, jul-set. 2014.
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1008539
http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030
identifier_str_mv Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 20, n. 3, p. 526-547, jul-set. 2014.
url http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1008539
http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
instacron:EMBRAPA
instname_str Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
instacron_str EMBRAPA
institution EMBRAPA
reponame_str Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
collection Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)
repository.mail.fl_str_mv cg-riaa@embrapa.br
_version_ 1794503402456088576