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dc.contributor.advisorSano, Edson Eyji-
dc.contributor.authorFreitas, Daniel Moraes de-
dc.date.accessioned2012-10-31T10:21:28Z-
dc.date.available2012-10-31T10:21:28Z-
dc.date.issued2012-10-31T10:21:28Z-
dc.date.submitted2012-04-30-
dc.identifier.citationFREITAS, Daniel Moraes de. Potencial das imagens multipolarizadas do satélite ALOS/PALSAR na discriminação de cobertura vegetal do bioma pantanal : estudo de caso na região do Médio Taquari, MS. 2012. xiv, 78 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/11531-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2012.en
dc.description.abstractA região do Médio Taquari, MS, corresponde a uma região situada em áreas de terra firme do bioma Pantanal, apresenta fitofisionomias típicas do bioma Cerrado e possui importantes tributários que contribuem para o alagamento periódico do Pantanal propriamente dito. O objetivo do presente trabalho é analisar o potencial das imagens ALOS/PALSAR para discriminar as diferentes classes de cobertura de terras representativas da região do Médio Taquari. Foram analisadas imagens do sensor PALSAR (banda L, polarizações HH, HV e VV) de 11 de junho de 2009. Essas imagens foram convertidas para coeficiente de retroespalhamento e analisadas por meio dos seguintes tratamentos estatísticos: análise multivariada discriminante, teste de Kruskal-Wallis, teste ad hoc de distância e análise de correlação de Spearman. As seguintes classes de cobertura vegetal natural e antrópica foram consideradas: Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Fa); Savana Florestada (Sd); Savana Arborizada (Sa); Savana Gramíneo-Lenhosa (Sg); e Pastagens Cultivadas (Ap). Os resultados mostraram o grande potencial das três polarizações na discriminação das classes Floresta Estacional Semidecidual Aluvial, Savana Florestada e Savana Arborizada, não sendo possível diferenciar as classes Savana Gramíneo- Lenhosa e Pastagem. O teste estatístico discriminante indicou a polarização VV com o melhor resultado para a discriminação. As classes florestadas mostraram valores de restroespalhamento muito mais altos que as classes arbustivas/gramíneas. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTen
dc.description.abstractThe region of Médio Taquari, State of Mato Grosso do Sul, corresponds to a region located in highlands of Pantanal biome, presents typical phytophisiognomies of Cerrado biome, and hás important tributaries that contribute to the periodic flooding of pantanal itself. The objectives of this study is to analyze the potential of ALOS/PALSAR imageries to discriminate representative land cover classes of the Médio Taquari. We analyzed PALSAR images (L-band, HH, HV and VV polarizations; overpass: june 11, 2009). These imagens were converted to backscattering coefficientes and analyzed by the following statistical treatments: multivariated, discriminant analysis; Kruskal-Wallis test; ad hod distance test; and Spearman correlation. The following land use and land cover classes were considered: Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Fa); Savana Florestada (Sd); Savana Arborizada (As); Savana Gramíneo-Lenhosa (Sg); and Cultivated Pastures (Ap). Statistical results showed that VV polarization presented Best performance and all land use and land cover classes were discriminated, with the exception of Sg and Ap. The statistical test indicated that the VV polarization had the best results regarding the discrimination. The forested ranges presented higher backscattering values than the grassy/bushes ranges.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titlePotencial das imagens multipolarizadas do satélite ALOS/PALSAR na discriminação de cobertura vegetal do bioma pantanal : estudo de caso na região do Médio Taquari, MSen
dc.typeDissertaçãoen
dc.subject.keywordSensoriamento remoto - Pantanal Mato-grossense (MT e MS)en
dc.subject.keywordProcessamento de imagensen
Appears in Collections:IG - Mestrado em Geociências Aplicadas (Dissertações)

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