Monitoramento da supressão vegetal no entorno de reservatórios hídricos utilizando imagens do sensoriamento remoto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Farias, Jean Lucas Paes de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215849
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes e Gestão Territorial, Florianópolis, 2020.
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spelling Monitoramento da supressão vegetal no entorno de reservatórios hídricos utilizando imagens do sensoriamento remotoÁrea de preservação permanente (APP)Usinas hidrelétricasSensoriamento remotoConglomeradosDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes e Gestão Territorial, Florianópolis, 2020.No cenário das Usinas Hidrelétricas ? UHE, normalmente é realizada a aquisição das propriedades afetadas pela área alagada que, posteriormente, se tornam Áreas de Preservação Permanente ? APP. Sendo assim, fica a cargo da concessionária de energia realizar o monitoramento e tratamento das ocorrências antrópicas nessas áreas. O presente estudo busca desenvolver uma metodologia para monitorar mensalmente as supressões vegetais nas Áreas de Preservação Permanente ? APP de reservatórios hídricos, utilizando produtos do sensoriamento remoto, imagens de diferentes sistemas sensores que foram avaliados. Os produtos utilizados compõem duas constelações sendo estas: PlanetScope, que fornece suas imagens por meio de uma assinatura de acesso a sua plataforma e imagens da constelação Sentinel-2, fornecidos gratuitamente pela Agencia Espacial Europeia - ESA. Com isso, buscouse antecipar a expansão das ocorrências antrópicas gerando alertas de supressão vegetal, otimizando o número de campanhas realizadas em campo e avaliando o posterior custo que as mesmas acarretam. Os procedimentos metodológicos foram desenvolvidos em três etapas: Preparação dos dados, Análise das mudanças e Hierarquização dos alertas de ocorrências. Durante a fase de caracterização da área de estudo, verificou-se que os alertas registrados pelos sensores têm grande influência da sazonalidade, assim como a projeção de sombras ocasionadas pela topografia e nuvens. O espaço analisado foi restrito a APP no entorno do reservatório da Usina Hidrelétrica Foz do Chapecó e, como tempo, os mosaicos que compõem vinte e dois meses para os produtos PlanetScope e seis meses para os produtos Sentinel-2. Os alertas hierarquizados foram testados estatisticamente para verificar se formam conglomerados (clusters). Alternativamente ao processo de detecção de mudanças, foram definidas estratégias para redução do número de falsos positivos. Destaca-se que, com este estudo, foi possível monitorar as supressões vegetais nas Áreas de Preservação Permanente ? APP de reservatórios hídricos, utilizando produtos do sensoriamento remoto. Os procedimentos usados na redução de falsos positivos se demostraram eficientes. Assim, a utilização do modelo de permutação espaço-temporal foi capaz de modelar espaço-temporalmente os alertas de ocorrências e contribuíram para a otimização dos dados de detecção de mudanças relativos a supressão vegetal e auxiliando no processo de fiscalização e validação dos alertas gerados pelos produtos do sensoriamento remoto.Abstract: Considering Hydroelectric Power Plant - HPP, the flooded areas are usually acquired by the power industry with the purpose of creating a Permanent Preservation Area. Therefore, the power concessionaire is responsable of the monitoring and treatment of the human modifications in these areas. The present study seeks to develop a methodology to monitor vegetation suppression in Permanent Preservation Areas - PPA of water reservoirs monthly using remote sensing products. Using images from different remote sensing systems that were evaluated. The products used comprise two constellations: PlanetScope, providing its images through a subscription to access its platform and data from the Sentinel-2 constellation, provided free of charge by the European Space Agency - ESA. This innovative methodology was developed to predict the expansion of these anthropic occurrences, by generating vegetation suppression alerts and optimizing the number of campaigns carried out in the field, and the subsequent cost that it entails. The methodological procedures were developed in three stages: Data preparation, Analysis of changes and Hierarchization of occurrence alerts. Through the characterization phase of the study area, it was found that the alerts, registered by the sensors, have a great influence on seasonality, as well as the projection of shadows caused by topography and clouds. The space was analyzed in the restricted areas of PPA around the Foz do Chapecó Hydroelectric Power Plant reservoir and the mosaics, in the period along up to twenty-two months, for Planet products, and six months for Sentinel-2 products, wore created. The hierarchical alerts were tested statistically to check whether clusters form. Alternatively, the process of detecting changes strategies was defined to reduce the number of false positives, it is noteworthy that they helped significantly to reduce the number of false positives. However, this highlighted study demonstrates that it is possible to monitor vegetation suppression in Permanent Preservation Areas - PPA of water reservoirs using remote sensing products. The procedures used to reduce false positives have been proven its efficiency. Thus, the use of the Space-Time Permutation model was able to model the spatial-temporal alerts of occurrences and contribute to the optimization of the use of data for detecting changes related to vegetation suppression and assists the process of inspection and validation of the alerts generated by the products remote sensing.Vieira, Carlos Antonio OliveiraUniversidade Federal de Santa CatarinaFarias, Jean Lucas Paes de2020-10-21T21:22:41Z2020-10-21T21:22:41Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis153 p.| il., gráfs., tabs.application/pdf369757https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/215849porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-10-21T21:22:42Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/215849Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-10-21T21:22:42Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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