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Título: Análise multitemporal de vegetação em ecossistemas de áreas úmidas utilizando séries temporais derivadas do sensor modis na Ilha do Bananal – Tocantins
Autor(es): Rezende Filho, José Roberto Gonçalves de
Orientador(es): Carvalho Júnior, Osmar Abílio de
Assunto: Sensoriamento remoto
Análise multitemporal
Monitoramento ambiental
Data de publicação: 7-Ago-2017
Data de defesa: 28-Fev-2017
Citação: REZENDE FILHO, José Roberto Gonçalves de. Análise multitemporal de vegetação em ecossistemas de áreas úmidas utilizando séries temporais derivadas do sensor modis na Ilha do Bananal – Tocantins. 2017. 79 f., il. Dissertação (Mestrado em Geografia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: O sensoriamento remoto permite estudar os fenômenos da superfície terrestre em diversas escalas espaciais e temporais. A constante transformação dos ecossistemas, de forma abrupta ou contínua e de origem humana ou natural, cria a necessidade do desenvolvimento de técnicas que tenham a capacidade de detectar essas mudanças, identificar suas causas e monitorar o processo. Este trabalho se volta para as análises de séries temporais contínuas, que podem ser usadas no monitoramento de ecossistemas já que a continuidade dos dados permite traçar um perfil para o comportamento sazonal de cada fitofisionomia. O trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia para identificação de padrões sazonais e classificação de alvos do uso do território e de áreas alagadas da Ilha do Bananal, estado do Tocantins, a partir do comportamento fenológico identificado nas séries temporais contínuas do sensor MODIS. A partir de então, o desenvolvimento da metodologia foi fracionado em quatro fases principais agrupando etapas temáticas sequenciais de acordo com seu escopo conceitual da seguinte forma: 1) Aquisição de dados do sensor MODIS; 2) Tratamento de Ruído; 3) Construção do Hipercubo Espectro-Temporal; e 4) Classificação e Teste de Acurácia. Para validação da classificação foram utilizados ponto de controle interpretados visualmente com base em imagens Landsat, a partir dos quais se calculou o índice Kappa. O filtro de mediana demonstrou a capacidade de eliminar picos ao mesmo tempo em que preserva os dados. Foi realizada uma classificação para áreas alagáveis – cujo Kappa foi de 0,8 – e uma para o uso da terra – cujo 2 Kappa foi de 0,648. A partir dos mapeamentos foi possível extrair informações sobre os ciclos de inundação e evolução da paisagem na região da Ilha do Bananal.
Abstract: Remote sensing allows us to study the phenomena of the earth's surface at various spatial and temporal scales. The constant transformation of ecosystems, abruptly or continuously and human induced or from natural origin, creates the need to develop techniques that are able to detect these changes, identify their causes, and monitor the process. This paper turns to the analysis of continuous time series, which can be used in the monitoring of ecosystems, given that the continuity of data allows tracing a profile for the seasonal behavior of each phytphysiognomy. This study’s objective is the development a methodology to identify seasonal patterns and classify land use targets and flooded areas in the Bananal Island, Tocantins state, from the phonologic behavior identified on continuous time series form NODIS sensor. From then on, the methodology development was fractioned in four main stages grouped in thematic sequential steps according to its conceptual scope as follows: 1) Acquisition of MODIS sensor data; 2) Noise Reduction; 3) Construction of the SpectralTemporal Hypercube; and 4) Classification and Accuracy Test. For the classification’s validation it was employed control point visually interpreted based on Landsat images, from which the kappa index was calculated. The median filter demonstrated the capacity of eliminating peaks while preserving the data. It was performed one classification for flooded areas – whose kappa was 0,8 – and one for land use – whose kappa was 0,648. From the mappings, it was possible to extract information regarding the flooding cycles and the landscape development for the Bananal island region.
Descrição: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-graduação, 2017.
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