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Titre: Processamento de imagens Sentinel na nuvem para o monitoramento das autorizações de supressão de vegetação em empreendimentos hidrelétricos na Amazônia Legal : estudo de caso na UHE São Manoel
Auteur(s): Cho, David Fernando
Orientador(es):: Sano, Edson Eyji
Assunto:: Desmatamento ilegal
Monitoramento ambiental
Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA)
Desmatamento legal
Autorização de supressão vegetal
Date de publication: 12-jui-2021
Référence bibliographique: CHO, David Fernando. Processamento de imagens Sentinel na nuvem para o monitoramento das autorizações de supressão de vegetação em empreendimentos hidrelétricos na Amazônia Legal: estudo de caso na UHE São Manoel. 2021. 118 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Résumé: O compromisso brasileiro de zerar o desmatamento ilegal na Amazônia Legal exige um sistema de monitoramento eficiente para distinguir os desmatamentos autorizados dos ilegais. A possibilidade de cumprimento da meta é viabilizada pelos recursos providos pelas inovações tecnológicas e políticas públicas incentivadas por acordos internacionais. Neste contexto, observa-se a possibilidade de aplicação do sistema de monitoramento e de alertas de desmatamento para o monitoramento de áreas de vegetação autorizadas na Amazônia Legal. O objeto de estudo foram as supressões de vegetação em empreendimentos hidrelétricos, devido seu tamanho (largura e comprimento) serem compatíveis com a resolução espacial dos sistemas de monitoramento de desmatamento. O objetivo deste trabalho foi monitorar autorizações de supressão de vegetação em empreendimento hidrelétrico, baseado em imagens Sentinel processadas na nuvem na Amazônia Legal. Como área-teste, foi selecionada a Usina Hidrelétrica de São Manoel, localizada no rio Teles Pires, na divisa entre os estados de Mato Grosso e Pará. Os desmatamentos autorizados em quatro Áreas de Supressão de Vegetação (ASVs) foram mapeados com base em interpretação visual de imagens do satélite Sentinel-2 do período 2015-2017 e considerados como verdade terrestre. Os seus resultados foram comparados com os desmatamentos detectados pelo Projeto de Monitoramento do Desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite (PRODES) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Sistema de Detecção de Desmatamento em Tempo Real (DETER-B), também do INPE, Sistema de Alerta de Desmatamento (SAD), do Instituto do Homem e Meio Ambiente da Amazônia (IMAZON), o Global Land Analysis & Discovery (GLAD) Alert da Universidade de Maryland e o JICA-JAXA Forest Early Warning System in the Tropics (JJ-FAST) da Agência de Cooperação Internacional do Japão (JICA) e Agência de Exploração Aeroespacial do Japão (JAXA). Os dados de desmatamento do Sentinel-2 também foram comparados com os dados de desmatamento obtidos pelo satélite Sentinel-1, por método de detecção automática, processado na nuvem. Outra análise conduzida neste estudo foi a periodicidade de obtenção de imagens de cada sistema na área de estudo, dadas as condições de cobertura de nuvens no referido período de 2015-2017. Resultados indicaram bom desempenho do PRODES no mapeamento de desmatamentos dentro das ASVs (83% de acerto), porém, sem efetividade no monitoramento temporal, uma vez que os dados do PRODES são disponibilizados de forma anual. O sistema SAD também apresentou bom índice de acerto (78%), porém, seu acerto está associado às condições particulares das supressões em ASV e não à capacidade de detecção de desmatamento. O desempenho dos sistemas DETER-B (65%), GLAD Alert (63%) e JJ-FAST (19%) foi inferior ao PRODES e ao SAD. Sentinel-1 apresentou melhor performance que os sistemas vigentes (94% de acerto). A combinação dos satélites Sentinel-1 e Sentinel-2 permitiu uma melhora na periodicidade de monitoramento de desmatamento, passando de 13,7 dias (Sentinel-2) e 14,2 dias (Sentinel-1) para 9 dias. Recomenda-se expandir este estudo para outras UHEs com características vegetacionais distintas das encontradas na área de estudo (tipicamente, floresta tropical).
Abstract: The Brazilian commitment to stop illegal deforestation in the Legal Amazon requires an efficient monitoring system to distinguish between authorized and illegal deforestation. The possibility of reaching this goal is made possible by the resources provided by technological innovations and public policies encouraged by international agreements. In this context, there is a possibility of applying the deforestation monitoring systems as well as deforestation alert systems to monitor authorizations for suppressing vegetation (ASVs - Autorizações de Supressão de Vegetação) in the hydroelectric plants located in the Brazilian Amazon, since their size (width and length) is compatible with the spatial resolution of the current deforestation monitoring systems. The objective of this study was to monitor authorized vegetation suppression through the cloud computing of Sentinel images in the Brazilian Legal Amazon. The study area was the São Manoel Hydroelectric Plant, located in the Teles Pires River, on the border between the states of Mato Grosso and Pará. Authorized deforestation in four ASVs was mapped based on visual interpretation of the Sentinel-2 satellite images from the 2015-2017 period and considered as ground truth. The results were compared with the deforestation detected by the Project for Monitoring the Deforestation of the Brazilian Amazon Forest by Satellite (PRODES) of the National Institute for Space Research (INPE), Deforestation Detection System in Real Time (DETER-B), also from INPE, Deforestation Alert System (SAD), from the Amazon Human and Environmental Institute (IMAZON), the Global Land Analysis & Discovery (GLAD) Alert from the University of Maryland, and the JICA-JAXA Forest Early Warning System in the Tropics (JJ-FAST) of the Japan International Cooperation Agency (JICA) and Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA). The deforestation data for Sentinel-2 were also compared with the deforestation detected by automatic cloud computing data obtained by the Sentinel-1 satellite. Another analysis conducted in this study was the frequency of obtaining images of each system in the study area, given the conditions of cloud cover in the referred period of 2015- 2017. Results indicated a good performance of PRODES in mapping deforestation inside de ASV (83% of success) however, without effectiveness in temporal monitoring, since PRODES data are made available on an annual basis. The SAD system also had a good success rate (78%), however, the correct detection is due to the ASV context instead of it's capability to detect deforestation. The performance of the DETER-B (65%), GLAD Alert (63%), and JJ-FAST (19%) systems were lower than the PRODES and SAD. Sentinel-1 performed better than the current systems (94%). The combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 satellites allowed an improvement in the frequency of monitoring deforestation, from 13.7 days (Sentinel-2) and 14.2 days (Sentinel- 1) to 9 days. It is recommended to expand this study to other UHEs with vegetation characteristics different from those found in the study area (typically, tropical forest).
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2021.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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