Avaliação do modelo 5-scale para simular valores de reflectância de unidades de paisagens da Floresta Nacional do Tapajós / Rodrigo Alexandre Sbravatti Piromal.
Detalhes da publicação: 2006Notas: 151 f. : il. (algumas color.)Assunto(s): Sensoriamento remoto | Imagens -- Classificação | Floresta Nacional do Tapajós (PA)Classificação Decimal de Dewey: 621.3678 Nota de dissertação: Dissertação (mestrado)- -Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, SP, 2006. Sumário: O aumento da pressão sobre os recursos naturais faz com que seja necessário realizar um planejamento eficiente sobre sua utilização, bem como fiscalizar e coibir práticas inadequadas e/ou ilegais. Para isto o sensoriamento remoto aliado as mais diversas áreas apresenta-se como uma ferramenta de excelência. Mas um dos grandes desafios do sensoriamento remoto é equacionar o problema de que às vezes alvos semelhantes apresentam espectros diferentes e alvos considerados diferentes apresentam espectros semelhantes, devido às interações da Radiação Eletromagnética (REM) com esses alvos. Com isso, os modelos de reflectância, como o 5-Scale, permitem entender e simular variações das características biofísicas sobre as respostas nos espectros eletromagnéticos. Outro modelo bastante utilizado para auxiliar na interpretação de dados de sensores remotos é o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), que gera imagens-fração a partir de endmembers selecionados, tornando os seus resultados dependentes da seleção desses endmembers. Sendo assim, neste trabalho foi realizada uma análise sobre como a escolha de endmembers de vegetação, pela técnica da Geometria Simplex de Mínimo Volume (GSMV) e utilizando espectros gerados pelo modelo de reflectância 5-Scale, altera a identificação de unidades de paisagem, da Floresta Nacional do Tapajós, na classificação das imagens-fração geradas. Além disso, foi realizada uma análise comparativa das reflectâncias estimadas pelo modelo 5-Scale com os valores de reflectância das imagens TM, ETM+ e MODIS, avaliando-se as variações temporais da área de estudo como um todo, e de grupos de unidades de paisagem gerados por uma análise de Cluster. Os resultados mostram que a utilização dos endmembers de vegetação do modelo de reflectância fez com que o classificador gerasse mais classes, apesar de aparentemente não melhorar a separabilidade das unidades de paisagem. Foi observado ainda, que ocorreu uma predominância das classes produzidas em sempre possuir mais pixels de algumas poucas unidades de paisagem, e que as classificações das imagens-fração provenientes dos sensores TM e ETM+ permitiram uma maior separabilidade de unidades de paisagem não florestais como solos expostos e água do que as classificações das imagens-fração provenientes das imagens MODIS. Analisando a comparação dos dados do modelo 5-Scale com as médias de reflectâncias, pode-se afirmar que os dados de médias mensais do modelo apresentam grandes semelhanças aos das imagens MODIS, entretanto em análises de regressão para classes de unidades de paisagem, obtiveram-se maiores correlações com as imagens TM e ETM+, indicando que ajustes e outras avaliações ainda são necessários, e, portanto, o modelo de reflectância 5-Scale pode ser empregado em florestas tropicais com algumas ressalvas.Tipo de material | Biblioteca atual | Setor | Classificação | Situação | Previsão de devolução | Código de barras |
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Dissertação | T 621.3678 P671a (Percorrer estante(Abre abaixo)) | Disponível | 07-0055 |
Dissertação (mestrado)- -Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, SP, 2006.
O aumento da pressão sobre os recursos naturais faz com que seja necessário realizar um planejamento eficiente sobre sua utilização, bem como fiscalizar e coibir práticas inadequadas e/ou ilegais. Para isto o sensoriamento remoto aliado as mais diversas áreas apresenta-se como uma ferramenta de excelência. Mas um dos grandes desafios do sensoriamento remoto é equacionar o problema de que às vezes alvos semelhantes apresentam espectros diferentes e alvos considerados diferentes apresentam espectros semelhantes, devido às interações da Radiação Eletromagnética (REM) com esses alvos. Com isso, os modelos de reflectância, como o 5-Scale, permitem entender e simular variações das características biofísicas sobre as respostas nos espectros eletromagnéticos. Outro modelo bastante utilizado para auxiliar na interpretação de dados de sensores remotos é o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), que gera imagens-fração a partir de endmembers selecionados, tornando os seus resultados dependentes da seleção desses endmembers. Sendo assim, neste trabalho foi realizada uma análise sobre como a escolha de endmembers de vegetação, pela técnica da Geometria Simplex de Mínimo Volume (GSMV) e utilizando espectros gerados pelo modelo de reflectância 5-Scale, altera a identificação de unidades de paisagem, da Floresta Nacional do Tapajós, na classificação das imagens-fração geradas. Além disso, foi realizada uma análise comparativa das reflectâncias estimadas pelo modelo 5-Scale com os valores de reflectância das imagens TM, ETM+ e MODIS, avaliando-se as variações temporais da área de estudo como um todo, e de grupos de unidades de paisagem gerados por uma análise de Cluster. Os resultados mostram que a utilização dos endmembers de vegetação do modelo de reflectância fez com que o classificador gerasse mais classes, apesar de aparentemente não melhorar a separabilidade das unidades de paisagem. Foi observado ainda, que ocorreu uma predominância das classes produzidas em sempre possuir mais pixels de algumas poucas unidades de paisagem, e que as classificações das imagens-fração provenientes dos sensores TM e ETM+ permitiram uma maior separabilidade de unidades de paisagem não florestais como solos expostos e água do que as classificações das imagens-fração provenientes das imagens MODIS. Analisando a comparação dos dados do modelo 5-Scale com as médias de reflectâncias, pode-se afirmar que os dados de médias mensais do modelo apresentam grandes semelhanças aos das imagens MODIS, entretanto em análises de regressão para classes de unidades de paisagem, obtiveram-se maiores correlações com as imagens TM e ETM+, indicando que ajustes e outras avaliações ainda são necessários, e, portanto, o modelo de reflectância 5-Scale pode ser empregado em florestas tropicais com algumas ressalvas.
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