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http://ri.ufmt.br/handle/1/1254
Tipo documento: | Dissertação |
Título: | Análise do coeficiente de retroespalhamento e classificação do uso do solo de áreas inundadas no Pantanal Norte – MT, por meio de imagens alos-palsar |
Outros títulos: | Análise do coeficiente de retroespalhamento de áreas inundadas no Pantanal Norte – MT, por meio de imagens alos-palsar |
Autor(es): | Oliveira, Gabriel Vitoreli de |
Orientador(a): | Zeilhofer, Peter |
Membro da Banca: | Zeilhofer, Peter |
Membro da Banca: | Nunes, Gustavo Manzon |
Membro da Banca: | Santos, Emerson Soares dos |
Membro da Banca: | Schwenk, Lunalva Moura |
Resumo : | As áreas úmidas desempenham funções ecológicas imprescindíveis para a manutenção dos ecossistemas local e global, configuram-se também como um dos ecossistemas mais frágeis da Terra, pois são altamente susceptíveis às ações humanas. Apesar dessa elevada susceptibilidade, existe forte deficiência no monitoramento dessas áreas, necessitando de estudos mais aprofundados. Atualmente o sensoriamento remoto se tornou uma ferramenta indispensável no monitoramento dos recursos naturais. Em função das características de imageamento, o radar apresenta-se como uma alternativa eficaz para o mapeamento de áreas inundadas, uma vez que utiliza comprimentos de ondas que penetram na vegetação e interagem com solo e com a lâmina d’agua. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo avaliar o potencial das imagens ALOS/PALSAR (banda L, polarização HH) na delimitação da inundação em função das diferentes classes do solo, bem como avaliar a potencialidade do classificador contextual ICM-MAXVER na classificação do uso do solo da região do Pirizal, em Poconé - MT, bioma Pantanal. Foram extraídos e analisados os valores do coeficiente de retroespalhamento das imagens ALOS/PALSAR de áreas inundadas e não inundadas. Buscou-se desenvolver um modelo de classificação, a partir dos valores do coeficiente de retroespalhamento para identificação dessas áreas, com validação de dados observados na área de estudo. Executou-se ainda uma classificação uso do solo com o classificador MAXVER-ICM para atestar a potencialidade das imagens ALOS/PALSAR na discriminação dos diferentes usos na grade do Pirizal. Os resultados apontaram que as imagens de radar na banda L são eficientes na separação de matas inundadas e não inundadas. As tabelas de classificação geradas a partir da regressão logística indicaram que este sensor apresenta limitações para separar campos inundados de campos no período de seca. O classificador contextual apresentou resultado excelente na delimitação das diferentes classes do uso do solo na área de estudo, com um índice Kappa de 0,977 e exatidão global de 98,30%. |
Resumo em lingua estrangeira: | Wetlands perform a vital ecological role in the maintenance of local and global ecosystems, also appear as one of the most fragile ecosystems on Earth, they are highly susceptible to human actions. Despite this susceptibility, there is a strong deficiency in monitoring these areas, which requires further study in this theme. Currently, remote sensing has become an indispensable tool in the natural resources monitoring. Depending on the imaging characteristics, radar is presented as an efficient alternative for mapping wetlands, since it uses wavelengths which penetrate vegatation and interact with soil and water depth. In this context, this work aims to assess the potential of ALOS/PALSAR (L-band, HH polarization) in the delineation of flood due to the soil different classes, and assess the potential of contextual classifier ICM-MAXVER in classification of land use of Pirizal region in Poconé- MT, Panatal biome. Were extracted and analyzed backscattering coefficient values of ALOS/PALSAR in flooded and not flooded areas. We sought to develop a classification model from the backscatter coefficient values for identifying these areas, with data validation observed in the study area. Was performed a radar image classification with the contextual classifier MAXVER-ICM to attest the ALOS/PALSAR image’s potential in discrimination of different land uses in the grid Pirizal. The results showed that the radar images in the L band are effective in identifying flooded and not flooded forests. The graphs and tables generated from the logistic regression indicated that this sensor presents limitations to separate flooded fields to fields during the dry season. The contextual classifier showed excellent results in delineation of the different land use classes in the study area, with a Kappa index of 0.977 and global accurancy of 98.30%. |
Palavra-chave: | Áreas úmidas Imagens de radar Sensoriamento remoto |
Palavra-chave em lingua estrangeira: | Wetlands Radar images Remote sensing |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal de Mato Grosso |
Sigla da instituição: | UFMT CUC - Cuiabá |
Departamento: | Instituto de Ciências Humanas e Sociais (ICHS) |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Geografia |
Referência: | OLIVEIRA, Gabriel Vitoreli de. Análise do coeficiente de retroespalhamento e classificação do uso do solo de áreas inundadas no Pantanal Norte – MT, por meio de imagens alos-palsar. 2013. 75 f. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Humanas e Sociais, Cuiabá, 2013. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://ri.ufmt.br/handle/1/1254 |
Data defesa documento: | 5-Nov-2013 |
Aparece na(s) coleção(ções): | CUC – ICHS – POSGEO – Dissertações de mestrado |
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