Classificação semi-automatizada da cobertura da terra da Amazônia por meio de imagens multitemporais ALOS/PALSAR

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Edivaldo Lima de
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/9880
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2011.
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spelling Souza, Edivaldo Lima deMartinez, Jean-Michel2012-01-19T18:42:08Z2012-01-19T18:42:08Z2012-01-192011-06SOUZA, Edivaldo Lima de. Classificação semi-automatizada da cobertura da terra da Amazônia por meio de imagens multitemporais ALOS/PALSAR. 2011. xix, 80 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências)-Universidade de Brasília, Brasília, 2011.http://repositorio.unb.br/handle/10482/9880Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2011.A floresta amazônica abriga uma das maiores biodiversidades do planeta e possui cerca de 5,4 milhões de km2. Esta floresta está sofrendo perdas significativas decorrente do desmatamento, principalmente na área da Amazônia Legal, acompanhado pelo aumento da ocupação humana. Por se tratar de uma região de muita umidade, a presença de nuvens durante a maior parte do ano impossibilita o uso de imagens de sensores que operam na região do visível. Desta forma a utilização de imagens de sensores RADAR é favorecida, devido ao fato das ondas eletromagnéticas microondas penetrarem pelas nuvens sem sofrer interferência. Neste contexto, este estudo avaliou a potencialidade do uso de imagens de RADAR para o mapeamento semi-automatizado de áreas desmatadas na Amazônia, utilizando dados multitemporais e multipolarimetricos (HH e HV) SAR em banda L, na região de Machadinho d‟ Oeste, em Rondônia e Confresa, em Mato Grosso, municípios que estão na área de influência do arco de desmatamento. Foram utilizadas imagens multitemporais do sensor ALOS/PALSAR dos meses de abril, junho e julho, relativas aos anos 2007, 2008 e 2009. A caracterização do comportamento do retroespalhamento multitemporalmente reduz a possibilidade de confusão entre alvos parecidos e, consequentemente, aumenta a separabilidade e a precisão de classes de uso do solo. Para confecção dos mapas de uso do solo, o método baseado em regras de decisão para duas variáveis foi aplicado neste trabalho. A primeira variável é resultado da média do retroespalhamento para toda a série temporal, e a segunda, o cálculo do índice de mudança temporal. Em Machadinho d`Oeste, o acerto foi de 86,4% e foram detectadas áreas desmatadas, representando 919 km2 e áreas não desmatadas 2.774 km2. O acerto para a área de Confresa foi de 84,4% com total de áreas desmatadas de 2.311 km2, e áreas não desmatadas 1.313 km2. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe Amazon rainforest is home to one of the greatest biodiversities on the planet and comprises an area of approximately 5.4 million km2. This forest is suffering significant losses due to deforestation, mainly in the Legal Amazon region, accompanied by increased human occupation. Because it is a region of high humidity, the presence of clouds during most of the year prevents the use of images from sensors that operate in the visible range. Thus the use of RADAR images is favored due to the fact that microwave electromagnetic waves penetrate the clouds without interference. Within this context, this study evaluated the potential use of RADAR images for semi-automatic mapping deforested areas in Amazonia, using multitemporal data with multipolarimetric (HH and HV) SAR L band in the region of Machadinho d 'Oeste, in the State of Rondônia and Confresa, in the State of Mato Grosso. These municipalities are located within the „arc of deforestation‟. Multiple images from the ALOS / PALSAR RADAR for the months of April, June and July of the years 2007, 2008 and 2009 were used. The characterization of multitemporal backscatter reduces the possibility of confusion between similar targets and thus increases the accuracy and separability of classes of land use. The method based on decision rules for two variables was applied to obtain the land use maps. The first variable is the result of the average backscatter for the entire series, and the second variable is the result of the calculation of the temporal change index. In Machadinho d'Oeste, accuracy was 86.4%, were detected deforested areas, representing 919 km2 and 2,774 km2 deforested areas not. The hit to the area of Confresa was 84.4% with total deforested area of 2,311 km2 and 1,313 km2 not deforested areas. ______________________________________________________________________________ RESUMÉLa forêt amazonienne est le foyer de l'une des plus grandes biodiversités de la planète et a environ 5,4 millions de km2. Cette forêt subit des pertes importantes dues à la déforestation, principalement en Amazonie, accompagné par l'occupation humaine a augmenté. Parce que c'est une région de forte humidité, la présence de nuages pendant la plus grande de l'année empêche l'utilisation d'images provenant de capteurs qui fonctionnent dans la région visible. Ainsi, l'utilisation du RADAR de détection des images est favorisée par le fait de micro-ondes des ondes électromagnétiques pénètrent à travers les nuages sans subir d'interférences. Dans ce contexte, cette étude a évalué la possibilité d'utiliser des images RADAR pour cartographier semi-automatique les zones déboisées en Amazonie, en utilisant des données et multitemporelles Multipolarimetric (HH et HV) SAR en bande L dans la région de Machadinho d 'Oeste dans le Rondônia et Confresa Mato Grosso, les municipalités qui se trouvent dans la zone d'influence de l'arc de déforestation. Nous avons utilisé des images à partir de capteurs multiples ALOS / PALSAR pour le mois d'avril, Juin et Juillet de l'année 2007, 2008 et 2009. La caractérisation de la rétrodiffusion multitemporelle réduit la possibilité de confusion entre des objectifs similaires et augmente ainsi la précision et la séparabilité des classes de l'utilisation des terres. Pour obtenir les cartes d'utilisation des terres, la méthode fondée sur des règles de décision pour les deux variables a été appliquée dans ce travail. La première variable est le résultat de la rétrodiffusion moyenne pour toute la série, et le second, le calcul de l'indice de changement temporel. En Machadinho d'Oeste, la précision était de 86,4%, ont été détectés les zones déboisées, ce qui représente 919 km2 et 2.774 km2 les zones déboisées pas. Le hit de la zone de Confresa était de 84,4% à surface déboisée totale de 2.311 km2 et 1.313 km2 les zones ne déboisées pas.Classificação semi-automatizada da cobertura da terra da Amazônia por meio de imagens multitemporais ALOS/PALSARinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRadarProcessamento de imagensMapeamento geológicoinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2011_EdivaldoLimaSouza.pdf2011_EdivaldoLimaSouza.pdfapplication/pdf5325622http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/9880/1/2011_EdivaldoLimaSouza.pdffed3fbabb562a749853b80a3e43246a5MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain772http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/9880/2/license.txt62683836c06f87c8255bf822cea79fe3MD52open accessTEXT2011_EdivaldoLimaSouza.pdf.txt2011_EdivaldoLimaSouza.pdf.txtExtracted texttext/plain152584http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/9880/3/2011_EdivaldoLimaSouza.pdf.txt564dbfa61d7ad08e4a1190b12ee974d3MD53open access10482/98802023-07-14 17:10:11.671open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2023-07-14T20:10:11Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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