Detecção remota de alteração do coberto vegetal na bacia amazónica / João Manuel de Brito Carreiras.
Detalhes da publicação: 2004Notas: 130 f. com várias numerações : il. (algumas color.)Assunto(s): Cobertura vegetal | Satélites artificiais em sensoriamento remoto | Solos -- Uso | Imagens -- AnáliseClassificação Decimal de Dewey: 621.3678 Nota de dissertação: Tese (doutorado)-- Universidade Técnica de Lisboa, 2004. Sumário: A rápida conversão do coberto florestal na Amazónia Legal Brasileira (ALB) para agricultura e pastagem é apontada como uma das principais causas responsáveis pelo aumento da concentração de dióxido de carbono na atmosfera. Consequentemente, é importante avaliar as alterações de uso e ocupação do solo na ALB, sendo a detecção remota um instrumento extremamente importante para essa análise. Neste estudo, avaliou-se a capacidade de dados diários S1 do sensor SPOT-4 VEGETATION para produzir imagens compostas multitemporais mensais da ALB para o ano 2000. Posteriormente, foram testados diversos classificadores supervisionados para proceder à discriminação de diversas classes de ocupação do solo na ALB, usando uma série temporal de imagens compostas mensais. O algoritmo em duas etapas seguido de uma transformação da análise em componentes principais permitiu obter imagens compostas multitemporais mensais da ALB com reduzida contaminação por nuvens e boa coerência espacial. As árvores de decisão múltiplas probabilísticas permitiram fazer uma separação mais efectiva das diversas classes de ocupação do solo na ALB, possibilitando também obter informação relativa à probabilidade de pertença à classe de cada observação. A estimativa da extensão e localização das diversas classes é importante para avaliar impactes no ciclo da água e do carbono, diversidade biológica e degradação do solo.Tipo de material | Biblioteca atual | Setor | Classificação | Situação | Previsão de devolução | Código de barras |
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Tese | T 621.3678 C314d (Percorrer estante(Abre abaixo)) | Disponível | 07-5065 |
Tese (doutorado)-- Universidade Técnica de Lisboa, 2004.
A rápida conversão do coberto florestal na Amazónia Legal Brasileira (ALB) para agricultura e pastagem é apontada como uma das principais causas responsáveis pelo aumento da concentração de dióxido de carbono na atmosfera. Consequentemente, é importante avaliar as alterações de uso e ocupação do solo na ALB, sendo a detecção remota um instrumento extremamente importante para essa análise. Neste estudo, avaliou-se a capacidade de dados diários S1 do sensor SPOT-4 VEGETATION para produzir imagens compostas multitemporais mensais da ALB para o ano 2000. Posteriormente, foram testados diversos classificadores supervisionados para proceder à discriminação de diversas classes de ocupação do solo na ALB, usando uma série temporal de imagens compostas mensais. O algoritmo em duas etapas seguido de uma transformação da análise em componentes principais permitiu obter imagens compostas multitemporais mensais da ALB com reduzida contaminação por nuvens e boa coerência espacial. As árvores de decisão múltiplas probabilísticas permitiram fazer uma separação mais efectiva das diversas classes de ocupação do solo na ALB, possibilitando também obter informação relativa à probabilidade de pertença à classe de cada observação. A estimativa da extensão e localização das diversas classes é importante para avaliar impactes no ciclo da água e do carbono, diversidade biológica e degradação do solo.
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