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Título: Emprego de séries temporais na Amazônia : análise de imagens MODIS e RADAR para mapeamento de uso e ocupação do solo no Estado do Acre
Autor(es): Salgado, Cristiane Batista
Orientador(es): Carvalho Júnior, Osmar Abílio de
Assunto: Amazônia - aspectos ambientais
Uso e ocupação do solo
Nuvens
Imagens de radar
Monitoramento ambiental
Data de publicação: 18-Dez-2019
Referência: SALGADO, Cristiane Batista. Emprego de séries temporais na Amazônia: análise de imagens MODIS e RADAR para mapeamento de uso e ocupação do solo no Estado do Acre. 2019. xiv, 98 f., il. Tese (Doutorado em Geografia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Objetivou-se avaliar metodologias para trabalhar séries temporais na Amazônia, em ambiente com alta frequência de nuvens. A região amazônica abriga grande biodiversidade ambiental e diversidade sociocultural, justificando a necessidade de estudos para acompanhar a dinâmica de uso e ocupação do solo, bem como realizar o monitoramento dos recursos ambientais. Para tanto, foram desenvolvidos 3 capítulos em formato de artigos. No primeiro artigo, avaliou-se a quantidade ideal de imagens para uma série temporal visando melhores resultados de classificação de uso e ocupação do solo. Observou-se que os cubos temporais precisam ter imagens claras para atingir os melhores resultados das classificações. A presença de imagens com nuvem resulta em classificações com baixo índice kappa. Dentre os classificadores utilizados, o Mínima Distância foi o que se apresentou menos sensível à presença de nuvens. No segundo artigo, foram avaliadas técnicas de composição afim de encontrar uma síntese que abrangesse os períodos secos e chuvosos na região. Observou-se que intervalos regulares de composição não foram suficientes para obtenção de imagens livres de nuvem ao longo do ano. Intervalos irregulares (personalizados) de composição podem trazer um maior número de dados ao pesquisador, sobretudo, em ambientes com alta frequência de cobertura de nuvem. Dentre os métodos síntese testados, o de Máximo NDVI e o de Mediana apresentaram os melhores resultados. A restrição do ângulo do sensor zênite levou a composições mais limpas, ou seja, menos influenciadas por fatores geométricos e atmosféricos. No terceiro artigo, utilizamos uma série temporal de imagens de radar, avaliando sua capacidade de identificar alvos como o cultivo da cana-de-açúcar. Dentre os testes realizados, aquele que combinou dados de radar e óticos na série temporal, apresentou os melhores resultados. Foi possível identificar a cana-de-açúcar, com mais de 50% de acertos na maioria dos testes realizados. Concluímos que as análises com dados orbitais para a classificação de séries temporais na Amazônia, são possíveis, embora as séries temporais necessitem ter baixa influência de cobertura de nuvem. As possibilidades que se apresentam com as imagens de radar Sentinel são grandes considerando o volume de dados disponíveis, com boa resolução temporal e espacial.
Abstract: This study aimed to evaluate methodologies for working time series in the Amazon, in a high cloud frequency environment. The Amazon region is home to great environmental biodiversity and sociocultural diversity, justifying the need for studies to follow the dynamics of land use and occupation, as well as monitoring environmental resources. For that, 3 chapters were developed in paper format. In the first paper, the ideal amount of images for a temporal series was evaluated aiming at better results of classification of use and occupation of the soil. It was observed that temporal cubes need to have clear images to achieve the best results of the classifications. The presence of cloud images results in ratings with a low kappa index. Among the classifiers used, the Minimum Distance was the one that was less sensitive to the presence of clouds in the time series. In the second paper, image composition techniques were evaluated in order to find a synthesis that covered the dry and rainy periods in the region. It was observed that regular composition intervals were not enough to obtain cloud-free images throughout the year. Irregular (custom) composition intervals can bring a greater amount of data to the researcher, especially in environments with high frequency cloud coverage. Among the synthesis methods tested, Maximum NDVI and Median presented the best results. Restriction of the zenith sensor angle has led to cleaner compositions that is lessinfluenced by geometric and atmospheric factors. In the third article, we used a time series of radar images, evaluating their ability to identify targets such as sugarcane cultivation. Among the tests performed, the one that combined radar and optical data in the time series presented the best results. It was possible to identify the sugarcane, with more than 50% of correct answers in most of the tests performed. We conclude that the analyzes with orbital data for the classification of time series in the Amazon, are possible, although the time series need to have low influence of cloud coverage. The possibilities presented with Sentinel radar images are large considering the volume of data available, with good temporal and spatial resolution.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Humanas (ICH)
Departamento de Geografia (ICH GEA)
Informações adicionais: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2019.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Geografia
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Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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