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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorBayma, Adriana Panholpt_BR
dc.contributor.authorSano, Edson Eyjipt_BR
dc.date.accessioned2017-12-07T05:14:03Z-
dc.date.available2017-12-07T05:14:03Z-
dc.date.issued2015-10pt_BR
dc.identifier.citationBAYMA, Adriana Panhol; SANO, Edson Eyji. Séries temporais de índices de vegetação (NDVI e EVI) do sensor MODIS para detecção de desmatamentos no bioma Cerrado. Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 21, n. 4, p. 797-813, out./dez. 2015. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702015000400797&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 22 mar. 2018. doi: http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702015000400047.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/29920-
dc.description.abstractO Cerrado é um bioma caracterizado por uma ampla variedade de formações vegetacionais, pela forte sazonalidade climática e pela acentuada pressão antrópica. Este estudo analisou o uso de séries temporais (2000-2013) do MODIS EVI e MODIS NDVI para detectar desmatamentos no Cerrado. As áreas de estudo corresponderam aos municípios de Jataí/GO, Luís Eduardo Magalhães/BA, Mateiros/TO e São Miguel do Araguaia/GO. As séries temporais foram suavizadas pelo filtro logística dupla, disponível no programa TIMESAT. Foi utilizada a estatística de Kruskal-Wallis para definir se as assinaturas temporais representativas das formações florestais de Jataí e São Miguel do Araguaia e das formações savânicas dos quatro municípios eram estatisticamente iguais. Em seguida, foram definidos os limiares de desmatamento para cada formação vegetacional (valores de EVI e NDVI abaixo dos quais são considerados desmatamentos). Resultados indicaram que não é possível definir um limiar único de desmatamento para cada formação vegetacional, porém, é possível detectar desmatamentos em formações florestais e savânicas. O desempenho do NDVI foi superior ao EVI no sentido de que a redução nos valores de NDVI durante o evento de desmatamento é mais acentuada do que nos valores de EVI.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Paranápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSéries temporais de índices de vegetação (NDVI e EVI) do sensor MODIS para detecção de desmatamentos no bioma Cerradopt_BR
dc.title.alternativeTime series of vegetation índices (NDVI and EVI) from MODIS for detecting deforestation in the Cerrado biome-
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordSensoriamento remotopt_BR
dc.subject.keywordCerradospt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de imagenspt_BR
dc.rights.licenseBoletim de Ciências Geodésicas - This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702015000400797&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 22 mar. 2018.-
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702015000400047pt_BR
dc.description.abstract1The Cerrado is a biome characterized by a wide variety of vegetation formations, strong seasonality and high anthropogenic pressure. This study analyzed the use of time series (2000-2013) of MODIS EVI and MODIS NDVI to detect deforestation in the Cerrado. The study areas corresponded to the municipalities of Jataí/GO, Luís Eduardo Magalhães/BA, Mateiros/TO and São Miguel do Araguaia/GO. The time series were smoothed by the double logistic filter, available in the TIMESAT program. Kruskal-Wallis statistics was used to determine whether the representative temporal signatures of forestlands from Jataí and São Miguel do Araguaia and shrublands from all municipalities were statistically equal. Then the deforestation thresholds were identified for each vegetation formation (EVI and NDVI values below of which are considered deforestation). Results indicated that it is not possible to define a single threshold for each type of vegetation, however, it is possible to detect deforestation in forestlands and shrublands. The performance of NDVI was higher than that from EVI since the decrease in the NDVI values during the events of deforestation was higher.-
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