Laboratório virtual para visualização e caracterização do uso e cobertura da terra utilizando imagens de sensoriamento remoto

• Autor(a) principal: Ramon Morais de Freitas
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/02.24.17.32

Ao longo da última década, o conjunto de dados multi temporais de sensoriamento remoto tornou-se uma ferramenta eficaz e cada vez mais necessária para o monito-ramento dos recursos naturais da Terra. Os conjuntos de dados de sensores remotos têm permitido o entendimento, caracterização e monitoramento espaço-temporal das mudanças no uso e cobertura da terra em diversas escalas temporais. O grande volume e a diversidade de fontes e formatos desses dados requerem estruturas computacionais específicas para visualização, análise e a transformação dos dados em informações úteis para pesquisadores, público em geral e os tomadores de decisão. Nesse contexto, a computação aplicada surge como um pilar fundamental para o suporte, a implementação, a visualização e a análise dos dados multitemporais de sensoriamento remoto. Assim, este trabalho propõe, discute e desenvolve o conceito de \textit{laboratório virtual de sensoriamento remoto} que permite aos usuários terem acesso à visualização e análise de séries temporais de dados derivados de sensores remotos. Nesse trabalho, a arquitetura utiliza os globos virtuais como plataformas auxiliares de visualização dos dados incorporando métodos computacionais de análise de séries temporais provenientes de abordagens analíticas da física estatística. O estudo desses métodos envolveu a pesquisa, a seleção, a modificação, a implementação e a avaliação das seguintes técnicas: análise não tendencial de flutuações (DFA), análise de padrões gradiente (GPA) e gráfico de recorrência. Um estudo de caso foi realizado utilizando os operadores computacionais derivados das técnicas estudadas aplicadas nas séries temporais e espaço-temporais de índices de vegetação - \textit{Enhanced Vegetation Index 2} (EVI2) derivados do sensor \textit{Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer} (MODIS) disponíveis no laboratório virtual. Os resultados apresentam uma nova abordagem para a caracterização do uso e cobertura da terra, indicando as áreas que ocorreram mudança em escalas locais, regionais ou continentais. Em escalas locais, a nova abordagem de visualização de séries temporais integradas em um ambiente virtual permite a inferência sobre a dinâmica do uso e cobertura da terra. Nesse contexto, a combinação de técnicas da computação aplicada e do sensoriamento remoto permitiu uma forma inédita de disponibilização de dados e ferramentas computacionais que são úteis nas mais diversas áreas do conhecimento como nas ciências agrárias, ciências florestais, engenharia ambiental entre outras áreas das geociências.