Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
Texto Completo: | https://repositorio.unb.br/handle/10482/44372 |
Resumo: | A mitigação de mudanças climáticas e preservação de ecossistemas depende da redução do desmatamento e degradação de florestas tropicais. O objetivo deste estudo foi analisar imagens de radar, ópticas e termais para identificar desmatamentos por corte raso no período de 2016 a 2018 em uma área localizada no arco de desmatamento da Amazônia. Foram utilizadas imagens de radar em bandas X (satélite COSMO-SkyMed) e C (satélite SENTINEL-1A), índices de vegetação por diferença normalizada (NDVI), índices de umidade por diferença normalizada (NDMI) e temperaturas da superfície terrestre (LST) (satélite Landsat-8). As áreas com evidências de antropismo mapeadas com base nas imagens do satélite COSMO-SkyMed no município de Novo Progresso (PA), período de 2016 a 2018, foram utilizadas como máscara inicial. Imagens de radar identificaram, com boa precisão relativa, as épocas e as áreas de desmatamento. NDVI e NDMI evidenciaram, respectivamente, quedas nas atividades fotossintéticas e nos níveis de biomassa nas áreas de desmatamento identificadas. Já a LST foi mais elevada nas áreas de rebrota em relação à vegetação densa. A análise do potencial de imagens de radar, ópticos e termais mostrou elevada relevância na detecção de desmatamento por corte raso em ambiente florestal úmido. |
id |
UNB_96c6ba9a848a7d3ee8222d7295acd2ab |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unb.br:10482/44372 |
network_acronym_str |
UNB |
network_name_str |
Repositório Institucional da UnB |
repository_id_str |
|
spelling |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termalQualitative analysis of deforestation in the Amazonian Rainforest from SAR, optical and thermal sensorsFlorestas tropicaisDegradaçãoAnálise temporalA mitigação de mudanças climáticas e preservação de ecossistemas depende da redução do desmatamento e degradação de florestas tropicais. O objetivo deste estudo foi analisar imagens de radar, ópticas e termais para identificar desmatamentos por corte raso no período de 2016 a 2018 em uma área localizada no arco de desmatamento da Amazônia. Foram utilizadas imagens de radar em bandas X (satélite COSMO-SkyMed) e C (satélite SENTINEL-1A), índices de vegetação por diferença normalizada (NDVI), índices de umidade por diferença normalizada (NDMI) e temperaturas da superfície terrestre (LST) (satélite Landsat-8). As áreas com evidências de antropismo mapeadas com base nas imagens do satélite COSMO-SkyMed no município de Novo Progresso (PA), período de 2016 a 2018, foram utilizadas como máscara inicial. Imagens de radar identificaram, com boa precisão relativa, as épocas e as áreas de desmatamento. NDVI e NDMI evidenciaram, respectivamente, quedas nas atividades fotossintéticas e nos níveis de biomassa nas áreas de desmatamento identificadas. Já a LST foi mais elevada nas áreas de rebrota em relação à vegetação densa. A análise do potencial de imagens de radar, ópticos e termais mostrou elevada relevância na detecção de desmatamento por corte raso em ambiente florestal úmido.The mitigation of climate change and the preservation of ecosystems depends on the reduction of deforestation and degradation of tropical forests. The objective of this study is to analyze radar, optical, and thermal images to identify clear cut deforestation from 2016 to 2018 in an area located in the arch of deforestation of the Amazon forest. We used X- (COSMO-SkyMed satellite) and C-bands (SENTINEL-1A satellite) radar data, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference moisture index (NDMI), and land surface temperature (LST) (Landsat-8 satellite). We considered, as an initial mask, the areas with evidence of anthropogenic actions in the municipality of Novo Progresso (PA), from 2016 to 2018. Radar features were able to be identified, with relative accuracy, the time and the area of deforestation. NDVI and NDMI indices showed, respectively, decrease in the photosynthetic activities and the biomass levels in deforested areas. On the other hand, the LST was higher in regrowth areas than in dense vegetation. The analysis of potential of radar, optical, and thermal data showed to be relevant in the identification of clear cut deforestation in tropical rainforest environment.Faculdade UnB Gama (FGA)UFRJ2022-08-02T15:14:31Z2022-08-02T15:14:31Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfSILVA, Claudia Arantes et al. Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal. Anuário do Instituto de Geociências, v. 42, n. 4, p. 18-29, 2019. Disponível em: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/31314. Acesso em: 02 ago. 2022.https://repositorio.unb.br/handle/10482/44372(CC BY)info:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Claudia ArantesSantilli, GiancarloSano, Edson EyjiRodrigues, Suzan Waleska Pequenoporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-08-01T18:57:45Zoai:repositorio.unb.br:10482/44372Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-08-01T18:57:45Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal Qualitative analysis of deforestation in the Amazonian Rainforest from SAR, optical and thermal sensors |
title |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal |
spellingShingle |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal Silva, Claudia Arantes Florestas tropicais Degradação Análise temporal |
title_short |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal |
title_full |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal |
title_fullStr |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal |
title_full_unstemmed |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal |
title_sort |
Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal |
author |
Silva, Claudia Arantes |
author_facet |
Silva, Claudia Arantes Santilli, Giancarlo Sano, Edson Eyji Rodrigues, Suzan Waleska Pequeno |
author_role |
author |
author2 |
Santilli, Giancarlo Sano, Edson Eyji Rodrigues, Suzan Waleska Pequeno |
author2_role |
author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Silva, Claudia Arantes Santilli, Giancarlo Sano, Edson Eyji Rodrigues, Suzan Waleska Pequeno |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Florestas tropicais Degradação Análise temporal |
topic |
Florestas tropicais Degradação Análise temporal |
description |
A mitigação de mudanças climáticas e preservação de ecossistemas depende da redução do desmatamento e degradação de florestas tropicais. O objetivo deste estudo foi analisar imagens de radar, ópticas e termais para identificar desmatamentos por corte raso no período de 2016 a 2018 em uma área localizada no arco de desmatamento da Amazônia. Foram utilizadas imagens de radar em bandas X (satélite COSMO-SkyMed) e C (satélite SENTINEL-1A), índices de vegetação por diferença normalizada (NDVI), índices de umidade por diferença normalizada (NDMI) e temperaturas da superfície terrestre (LST) (satélite Landsat-8). As áreas com evidências de antropismo mapeadas com base nas imagens do satélite COSMO-SkyMed no município de Novo Progresso (PA), período de 2016 a 2018, foram utilizadas como máscara inicial. Imagens de radar identificaram, com boa precisão relativa, as épocas e as áreas de desmatamento. NDVI e NDMI evidenciaram, respectivamente, quedas nas atividades fotossintéticas e nos níveis de biomassa nas áreas de desmatamento identificadas. Já a LST foi mais elevada nas áreas de rebrota em relação à vegetação densa. A análise do potencial de imagens de radar, ópticos e termais mostrou elevada relevância na detecção de desmatamento por corte raso em ambiente florestal úmido. |
publishDate |
2019 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2019 2022-08-02T15:14:31Z 2022-08-02T15:14:31Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
SILVA, Claudia Arantes et al. Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal. Anuário do Instituto de Geociências, v. 42, n. 4, p. 18-29, 2019. Disponível em: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/31314. Acesso em: 02 ago. 2022. https://repositorio.unb.br/handle/10482/44372 |
identifier_str_mv |
SILVA, Claudia Arantes et al. Análise qualitativa do desmatamento na Floresta Amazônica a partir de sensores SAR, óptico e termal. Anuário do Instituto de Geociências, v. 42, n. 4, p. 18-29, 2019. Disponível em: https://revistas.ufrj.br/index.php/aigeo/article/view/31314. Acesso em: 02 ago. 2022. |
url |
https://repositorio.unb.br/handle/10482/44372 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
(CC BY) info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
(CC BY) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
UFRJ |
publisher.none.fl_str_mv |
UFRJ |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UnB instname:Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
instname_str |
Universidade de Brasília (UnB) |
instacron_str |
UNB |
institution |
UNB |
reponame_str |
Repositório Institucional da UnB |
collection |
Repositório Institucional da UnB |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB) |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@unb.br |
_version_ |
1810580686183071744 |