http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49371
File | Description | Size | Format | |
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HanryAlvesCoelho_DISSERT.pdf | 4,57 MB | Adobe PDF | View/Open |
Title: | Monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas embargadas no bioma Amazônia por meio da análise de imagens multitemporais |
Authors: | Coelho, Hanry Alves |
Orientador(es):: | Sano, Edson Eyji |
Assunto:: | Floresta Amazônica Análise espectral |
Issue Date: | 31-Jul-2024 |
Data de defesa:: | 17-Jul-2023 |
Citation: | COELHO, Hanry Alves. Monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas embargadas no bioma Amazônia por meio da análise de imagens multitemporais. 2023. 84 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas e Geodinâmica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Abstract: | O uso de sensoriamento remoto e geotecnologias no monitoramento de áreas desmatadas são amplamente difundidos. O Brasil possui metodologias consolidadas que permitem quantificar remotamente as áreas desmatadas em corte raso, em especial no bioma Amazônia. Contudo, as iniciativas de monitoramento da recuperação da vegetação nativa são incipientes. Assim este estudo analisou estatisticamente a radiometria do sensor OLI embarcado nos satélites Landsat 8 e Landsat 9 e o desempenho do NDVI convertido para fração de cobertura vegetal (FCV) com a imagem fração de vegetação (IFV) derivada de modelo linear de mistura espectral (MLME) para o monitoramento da regeneração da vegetação. Foram selecionadas nove áreas de estudo, que estão inseridas no estado do Mato Grosso, localizadas no bioma Amazônia. Para a comparação radiométrica do sensor OLI (Landsat 8 e 9) foram analisadas duas cenas conjugadas desses satélites (diferença de 8 dias entre as datas de passagem), adquiridas em abril (estação chuvosa) e setembro (estação seca) de 2022. Os resultados mostraram que os dados obtidos pelos dois satélites são, regra geral, estatisticamente similares, mas podem ser diferentes dependendo da estação do ano e da classe de uso e cobertura de terras, principalmente em função da diferença espectral e radiométrica dos sensores. As diferenças máximas nos valores de NDVI foram significativamente maiores na estação chuvosa do que na estação seca. Para a comparação das imagens FCV com a IFV, foram selecionadas 35 imagens do satélite Landsat 8 da estação seca do período de 2018 a 2022. Observou-se uma forte correlação linear entre os modelos em todas as áreas de estudo apresentando coeficientes de correlação entre 0,81 a 0,98. Pode-se constatar que ambas os modelos aplicados são eficientes no monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas embargadas no bioma Amazônia, porém, sugere-se ampliar o estudo para outras áreas e para uma série temporal maior e aprimorar a aplicação da metodologia para a confirmação dos resultados. |
Abstract: | The use of remote sensing and geotechnologies in monitoring deforested areas is widespread. Brazil has consolidated methodologies that allow quantifying deforested areas remotely, especially in the Amazon biome. However, initiatives to monitor the regeneration of native vegetation are incipient. Thus, this study statistically analyzed the radiometry of the OLI sensor onboard the Landsat 8 and Landsat 9 satellites and the performance of the NDVI converted to fraction vegetation cover (FVC) with the vegetation fraction image (VFI) derived from the linear spectral mixture model (LSMM) for monitoring vegetation regeneration. The nine study areas are inserted in the state of Mato Grosso, located in the Amazon biome. For the radiometric comparison of the OLI sensor (Landsat 8 and 9), two combined scenes of these satellites were analysed (8 days difference between the passing dates), acquired in April (rainy season) and September (dry season) of 2022. of the performance of the NDVI converted to FVC compared with the VFI, one image per year from the Landsat 8 satellite of the dry season (from August/September) in the period from 2018 to 2022 was used. In the radiometric comparison of the OLI sensor of Landsat 8 and 9 the results showed that the data obtained by the two satellites are, in general, statistically similar, but can be different depending on the season of the year and the class of use and land cover. The two satellites did not reproduce the same NDVI values. Maximum differences in NDVI values were significantly greater in the wet season than in the dry season. To compare the FVC and VFI images, 35 images from the Landsat 8 satellite of the dry season from 2018 to 2022 were selected. A strong linear correlation was observed between the models in all areas of study, showing correlation coefficients between 0.81 and 0.98. It can be seen that both applied models are efficient in monitoring the regeneration of vegetation in embargoed deforested areas in the Amazon biome, however, it is suggested to expand the study to other areas and to a larger time series to improve the application of the methodology for the confirmation of results. |
metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Geociências (IG) |
Description: | Disertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2023. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmica |
Agência financiadora: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) |
Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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