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Title: Discriminação de cerrado rupestre por meio de imagens multitemporais do landsat : proposta metodológica
Authors: Nascimento, Erika Regina Prado do
Orientador(es):: Sano, Edson Eyji
Assunto:: Geologia
Cerrados
Issue Date: 22-Jun-2011
Citation: NASCIMENTO, Erika Regina Prado do. Discriminação de cerrado rupestre por meio de imagens multitemporais do landsat: proposta metodológica. 2010. xii, 80 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)-Universidade de Brasília, Brasília, 2010.
Abstract: O Cerrado Rupestre corresponde a uma formação savânica do bioma Cerrado, ocorre em relevos acidentados e em meio a afloramentos rochosos, apresenta elevada biodiversidade e várias espécies endêmicas e funciona como barreira para a expansão agrícola. No estado de Goiás, ocorrências expressivas dessa fitofisionomia são encontradas no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros (PNCV). O objetivo deste estudo foi desenvolver uma nova abordagem metodológica para discriminar Cerrado Rupestre do PNCV com base em imagens multitemporais do satélite Landsat. Sete cenas do referido satélite foram convertidas para reflectância de superfície terrestre com suporte do algoritmo de correção atmosférica denominado FLAASH (Fast Line-of-Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes). Em seguida, os valores de reflectância de cada cena foram somados e as imagens resultantes foram processadas por meio da técnica de segmentação de imagens por crescimento de regiões. Os segmentos foram exportados para o formato shape e os polígonos correspondentes ao Cerrado Rupestre foram identificados por meio de análise visual na tela do computador da composição colorida falsa-cor das bandas 4, 5 e 7. Foram mapeados 24.451 hectares de Cerrado Rupestre, o que corresponde a 37% da área do parque. A exatidão global do mapeamento foi de 83%. Como continuação desta linha de pesquisa, recomenda-se a inclusão de um número maior de cenas, principalmente da estação chuvosa, a integração dos dados de sensoriamento remoto com modelos digitais de elevação e a análise sinergística entre os sensores ETM+ e TM do Landsat com calibração cruzada. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT
The Rupestrian Cerrado (Cerrado Rupestre) corresponds to a shrub-like vegetation of the Brazilian tropical savanna biome, occurs mainly over hilly topography and rocky quartzite and sandstone outcrops, presents high biodiversity and several endemic species, and acts as barrier for agricultural expansion. In the State of Goias, large occurrences of this type of vegetation are found in the Chapada dos Veadeiros National Park (PNCV - Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros). Rupestrian Cerrado mapping using remotely sensed data is difficult because of the spectral confusion with other phytophysiognomies, especially with Dry Forest in dry season images and with Cerrado strictu sensu in wet season images. The goal of this study was to develop a new approach to discriminate Rupestrian Cerrado based on multitemporal Landsat satellite images. The study area was the PNCV. Seven Landsat scenes were converted into surface reflectances with support of FLAASH (Fast Line-of-Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes) atmospheric correction algorithm. The reflectances from each ETM+ were summed and the resulting images were processed through the image segmentation technique by growing region. The segments were exported into shapefile format and the polygons related to the Rupestrian Cerrado were identified by visual analysis of the false color composite of 4, 5 and 7 in the computer screen. We found 24,451 hectares of Rupestrian Cerrado, which corresponds to 37% of total area of the park. The global accuracy of the mapping was 83,19%. As ongoing research, we recommend the inclusion of a higher number of scenes, mainly from wet season, the data integration of satellite images with digital elevation models, and the synergistic analysis of cross-calibrated Landsat ETM+ and TM data sets.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2010.
Appears in Collections:IG - Mestrado em Geociências Aplicadas (Dissertações)

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