Análise temporal multifonte e multiespectral da cobertura vegetal do estuário do Rio Sirinhaém – PE
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Data de Publicação: | 2022 |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46530 |
Resumo: | A abordagem multisensor pode representar vantagens por conta da maior quantidade de imagens disponíveis num mesmo período de interesse e também por contribuir para aquisição de imagens livres de nuvens e/ou compatibilização de datas de aquisição mais próximas, dois aspectos importantes em estudos multi-temporais. Avaliar essa possibilidade em sistemas com cobertura global e acesso livre e aberto, como os dados Landsat, CBERS e Sentinel-2, é um aspecto adicional que vem contribuir com a comunidade usuária desses dados. Esta pesquisa propõe realizar análise temporal (anos 2000 a 2020) multifonte (dados Landsat, CBERS e Sentinel-2) da cobertura vegetal de mangue do estuário do Rio Sirinhaém, litoral sul do Estado de Pernambuco por meio de índices físicos de sensoriamento remoto (NDVI, SAVI, EVI, VARIgreen e NDWI). Além dos índices em resolução nativa dos sensores, também foram gerados índices a partir das imagens fusionadas. Os índices gerados foram comparados e analisados via espacialização e geração de gráficos do tipo box plot e a partir dessas análises procedemos o mapeamento da cobertura vegetal por meio do fatiamento das imagens. Os resultados encontrados nos permitem concluir que, à despeito de área de estudo encontrar-se situada numa Área de Proteção Ambiental (APA estuariana dos rios Sirinhaém e Maracaípe), encontra-se em curso um processo gradual de ocupação e exploração das áreas de entorno das florestas de mangue, com efeitos práticos na redução da cobertura vegetal. Essa diminuição se dá principalmente com a substituição da cobertura vegetal nas bordas da área para o cultivo agrícola de cana-de-açúcar e/ou criação de pastagens para animais. As maiores variações na cobertura vegetal se deram no primeiro intervalo da pesquisa, entre os anos de 2000 e 2010. A metodologia apresentada nesse estudo permitiu obter ótimos índices de concordância (82,44%) quando comparamos com mapeamento do projeto MapBiomas. Na análise espectral da cobertura vegetal, o índice NDVI apresentou melhor performance em promover, virtualmente, plena separação entre as duas tipologias de mangue e dos alvos de vegetação para os demais, e por isso foram utilizados na geração dos mapas de cobertura vegetal; Em relação aos índices calculados a partir das imagens fusionadas, estes agregaram melhorias no contorno visual das feições, com apresentação de bordas e contornos mais suaves e melhor definidos, mas no geral, apresentaram similaridade com os dados em resolução nativa quanto ao comportamento espectral dos alvos estudados; Os sensores MUX e WPM a bordo do novo satélite CBERS-4A apresentaram resultados similares aos observados nos sensores OLI/LANDSAT-8 e MSI/Sentinel-2. |
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VERAS, Daniel Silvahttp://lattes.cnpq.br/5404303863104821http://lattes.cnpq.br/9881559988241184TAVARES JUNIOR, João Rodrigues2022-09-16T17:06:12Z2022-09-16T17:06:12Z2022-04-19VERAS, Daniel Silva. Análise temporal multifonte e multiespectral da cobertura vegetal do estuário do Rio Sirinhaém – PE. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46530ark:/64986/0013000002p99A abordagem multisensor pode representar vantagens por conta da maior quantidade de imagens disponíveis num mesmo período de interesse e também por contribuir para aquisição de imagens livres de nuvens e/ou compatibilização de datas de aquisição mais próximas, dois aspectos importantes em estudos multi-temporais. Avaliar essa possibilidade em sistemas com cobertura global e acesso livre e aberto, como os dados Landsat, CBERS e Sentinel-2, é um aspecto adicional que vem contribuir com a comunidade usuária desses dados. Esta pesquisa propõe realizar análise temporal (anos 2000 a 2020) multifonte (dados Landsat, CBERS e Sentinel-2) da cobertura vegetal de mangue do estuário do Rio Sirinhaém, litoral sul do Estado de Pernambuco por meio de índices físicos de sensoriamento remoto (NDVI, SAVI, EVI, VARIgreen e NDWI). Além dos índices em resolução nativa dos sensores, também foram gerados índices a partir das imagens fusionadas. Os índices gerados foram comparados e analisados via espacialização e geração de gráficos do tipo box plot e a partir dessas análises procedemos o mapeamento da cobertura vegetal por meio do fatiamento das imagens. Os resultados encontrados nos permitem concluir que, à despeito de área de estudo encontrar-se situada numa Área de Proteção Ambiental (APA estuariana dos rios Sirinhaém e Maracaípe), encontra-se em curso um processo gradual de ocupação e exploração das áreas de entorno das florestas de mangue, com efeitos práticos na redução da cobertura vegetal. Essa diminuição se dá principalmente com a substituição da cobertura vegetal nas bordas da área para o cultivo agrícola de cana-de-açúcar e/ou criação de pastagens para animais. As maiores variações na cobertura vegetal se deram no primeiro intervalo da pesquisa, entre os anos de 2000 e 2010. A metodologia apresentada nesse estudo permitiu obter ótimos índices de concordância (82,44%) quando comparamos com mapeamento do projeto MapBiomas. Na análise espectral da cobertura vegetal, o índice NDVI apresentou melhor performance em promover, virtualmente, plena separação entre as duas tipologias de mangue e dos alvos de vegetação para os demais, e por isso foram utilizados na geração dos mapas de cobertura vegetal; Em relação aos índices calculados a partir das imagens fusionadas, estes agregaram melhorias no contorno visual das feições, com apresentação de bordas e contornos mais suaves e melhor definidos, mas no geral, apresentaram similaridade com os dados em resolução nativa quanto ao comportamento espectral dos alvos estudados; Os sensores MUX e WPM a bordo do novo satélite CBERS-4A apresentaram resultados similares aos observados nos sensores OLI/LANDSAT-8 e MSI/Sentinel-2.The multisensor approach can represent advantages due to the greater number of images available in the same period of interest and also for contributing to the acquisition of cloud-free images and matching of acquisition dates closer, two important aspects in multi-temporal studies. Assess this possibility in systems with global coverage and free and open access, such as Landsat, CBERS and Sentinel-2 data, is an additional aspect that contributes to the community that uses this data. This research proposes to perform temporal analysis (2000 to 2020) multisource (Landsat, CBERS and Sentinel-2 data) of mangrove vegetation cover in the Sirinhaém River estuary, southern coast of the State of Pernambuco through physical remote sensing indices (NDVI , SAVI, EVI, VARIgreen and NDWI). In addition to the native resolution indices of the sensors, indexes were also generated from the merged images. The generated indices were compared and analyzed via spatialization and generation of box plot graphics and from these analyzes we proceeded to map the vegetation cover by slicing the images. The results found allow us to conclude that, despite the study area being located in an Environmental Protection Area (APA estuariana dos rios Sirinhaém e Maracaípe), a gradual process of occupation and exploitation of the areas surrounding the mangrove forests, with practical effects on the reduction of vegetation cover. This decrease is mainly due to the replacement of vegetation cover on the edges of the area for the agricultural cultivation of sugarcane and/or the creation of pastures for animals. The greatest variations in vegetation cover occurred in the first interval of the research, between the years 2000 and 2010. The methodology presented in this study allowed obtaining excellent concordance rates (82.44%) when compared to mapping from the MapBiomas project. In the spectral analysis of the vegetation cover, the NDVI index showed better performance in promoting, virtually, full separation between the two mangrove typologies and the vegetation targets for the others, and therefore they were used in the generation of vegetation cover maps; Regarding the indices calculated from the merged images, these added improvements in the visual contour of the features, with smoother and better defined edges and contours, but in general, they presented similarity with the data in native resolution regarding the spectral behavior of the targets studied; The MUX and WPM sensors aboard the new CBERS-4A satellite showed similar results to those observed in the OLI/LANDSAT-8 and MSI/Sentinel-2 sensors.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da GeoinformacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCiências GeodésicasAnálise multiespectral e multifonteSensoriamento remotoMapbiomasCBERSLandsatSentinel-2Rio Sirinhaém - cobertura vegetalAnálise temporal multifonte e multiespectral da cobertura vegetal do estuário do Rio Sirinhaém – PEinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Daniel Silva Veras.pdf.txtDISSERTAÇÃO Daniel Silva Veras.pdf.txtExtracted texttext/plain164317https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46530/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Daniel%20Silva%20Veras.pdf.txtae1f6349c8c6214fd59531f0f49d54b5MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Daniel Silva Veras.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Daniel Silva Veras.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1223https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46530/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Daniel%20Silva%20Veras.pdf.jpga177bdb345b574d1a79d83d11e141aecMD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46530/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALDISSERTAÇÃO Daniel Silva Veras.pdfDISSERTAÇÃO Daniel Silva Veras.pdfapplication/pdf2862165https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46530/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Daniel%20Silva%20Veras.pdf5db0347c7fb94c5be1cd2cbd621908d0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46530/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53123456789/465302022-09-17 02:57:44.492oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212022-09-17T05:57:44Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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