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ARTIGO_AvaliacaoClassificadoresEspectrais.pdf2,19 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCarvalho Júnior, Osmar Abílio de-
dc.contributor.authorCouto Júnior, Antônio Felipe-
dc.contributor.authorSilva, Nilton Correia da-
dc.contributor.authorMartins, Éder de Souza-
dc.contributor.authorCarvalho, Ana Paula Ferreira de-
dc.contributor.authorGomes, Roberto Arnaldo Trancoso-
dc.date.accessioned2014-08-27T15:27:11Z-
dc.date.available2014-08-27T15:27:11Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.citationCARVALHO JÚNIOR, Osmar Abílio et al. Avaliação dos classificadores espectrais de mínima distância euclidiana e spectral correlation mapper em séries temporais NDVI-MODIS no campo de instrução militar de Formosa (GO). Revista Brasileira de Cartografia, v. 61, n. 4, p. 399-412, 2009. Disponível em: <http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/view/296/285>. Acesso em: 5 maio 2014.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/16151-
dc.description.abstractA savana é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. Esta é formada por um mosaico de fisionomias com ciclos fenológicos típicos. Neste contexto, os dados do sensor MODIS fornecem medidas quase diárias que permitem monitorar a fenologia sazonal da vegetação. O presente trabalho objetivou avaliar o emprego de assinaturas temporais para detectar tipos de fisionomias de Savanas no Campo de Instrução Militar de Formosa. A metodologia adotada pode ser subdividida nos seguintes passos: (a) elaboração do cubo temporal das imagens NDVI– MODIS, (b) tratamento do ruído pela combinação de dois métodos: o filtro móvel de mediana e a Transformação pela Fração Mínima de Ruído (MNF), (c) classificação utilizando Spectral Correlation Mapper (SCM) e Mínima Distância Euclidiana. Os resultados demonstram que as fisionomias do Cerrado apresentam assinaturas temporais características: 1) Campestre, com predomínio do estrato herbáceo; 2) Cerrado Sentido Restrito, uma mistura de arbustos e árvores; e 3) Florestal, cobertura arbórea. O Cerrado Sentido Restrito foi subdivido em Cerrado Ralo e Típico, conforme a densidade de árvores. A Mata de Galeria apresentou os maiores valores de NDVI e as menores variações entre as estações, devido, principalmente, à maior proximidade com os cursos d’água. As formações campestres apresentaram os menores valores de NDVI e as maiores variações interestacionais. Além disso, pode ser observada uma maior freqüência e intensidade de fogo sobre esta camada. Os procedimentos metodológicos foram eficientes na remoção do ruído nas séries temporais de NDVI-MODIS, tornando-as úteis na diferenciação dos tipos de vegetação. Ambos os métodos de classificação espectral separaram as áreas de lago, área desmatada e Mata de Galeria. No entanto, divergências nas classificações estão presentes para as áreas de Cerrado e Campo. Devido às características dos espectros temporais, o método de Mínima Distância Euclidiana permitiu uma melhor diferenciação das unidades vegetais, enquanto o SCM ressaltou feições relativas aos eventos de queimadas. A eficiência da metodologia tem sido aprovada para delimitação regional das fisionomias de savana, mesmo considerando a baixa resolução espacial do sensor MODIS, e conseqüentemente com alta mistura espectral.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.publisherSociedade Brasileira de Cartografia, Geodésia, Fotogrametria e Sensoriamento Remoto - SBCen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titleAvaliação dos classificadores espectrais de mínima distância euclidiana e spectral correlation mapper em séries temporais NDVI-MODIS no campo de instrução militar de Formosa (GO)en
dc.title.alternativeEvaluation of spectral classifiers of minimum euclidean distance and spectral correlation mapper in NDVI-MODIS time-series at the formosa military field (GO)en
dc.typeArtigoen
dc.subject.keywordCerradosen
dc.subject.keywordSavanasen
dc.subject.keywordProcessamento de imagensen
dc.rights.licenseRevista Brasileira de Cartografia - Este trabalho está licenciado sob uma Licença Creative Commons (Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)). Fonte: http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/view/296/285. Acesso em: 8 maio 2014.en
dc.description.abstract1The Savanna is the main vegetation in Central Brazil, covering approximately 23% of the national territory. It is formed by a mosaic of different physiognomies that have a typical phenology. In this context, the MODIS data provide daily measurements well suited to monitor the seasonal phenology of vegetation. The present work aims to evaluate the advantages of the temporal signatures to detect Brazilian Savanna vegetation types in the Formosa Military Field. The methodology may be divided into the following steps: (a) elaboration of the temporal cube of NDVI from temporal MODIS images; (b) noise elimination from the combination of two methods moving median filter and Minimum Noise Fraction (MNF) transformation, and (c) classification using the Spectral Correlation Mapper (SCM) and Minimum Euclidean Distance. The results demonstrate that savanna physiognomies present typical temporal signatures: (a) Grassland, with predominance of herbaceous; (b) Savanna Sensu Stricto, shrubs formation; and (c) Forest, covered by trees. Savanna Sensu Stricto was subdivided in the sparse and typical Savanna, based on the trees cover density. The forest formation showed highest NDVI values and the lowest variation between seasons, due to its association with the water. On the other hand, the grassland showed lowest NDVI values and the highest variation, and higher frequency and intensity of fire should be observed in this layer. The methodology was efficient in the noise removal in the NDVI timeseries, becoming useful in differentiating the amount of vegetation types. Both spectral classifications separated the areas of the lake, cleared area, and gallery forests. However, differences in scores are present in areas of savannas and grassland. Due to temporal spectra characteristics, the Minimum Euclidean Distance method allowed better differentiation of the physiognomies, while the SCM highlighted the features on the fire events. The methodology efficiency has been proved for regional delimitation of savanna physiognomies even considering the low spatial resolution MODIS sensor, and consequently high spectral mixture.-
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