1000 resultados para Classificação Supervisionada e Não-Supervisionada
Resumo:
O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .
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RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.
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É apresentada uma nova abordagem na técnica e na avaliação de área de florestas nativas, exóticas e uso do solo do Nordeste do Estado do Rio Grande do Sul, em particular no entorno da escarpa que divide os Campos de Cima da Serra e a Planície Costeira, caracterizada por apresentar espécies de Pinus elliotti Engelm var elliottiii e Pinus taeda L., Eucalyptus sp. e Araucaria angustifólia (Bert.) O. Ktze. e áreas de campo nativo. Nas últimas décadas tem se verificado avanço das florestas exóticas, principalmente de florestas de pinus, sobre as áreas de campo e florestas nativas, surgindo como uma das maiores fontes de exploração econômica da região. Parcialmente em razão disto, as florestas de araucária distribuem-se de forma pouco homogênea, em decorrência de décadas de desmatamento. As técnicas de classificação em Sensoriamento Remoto, usando imagens de Landsat, mostraram que é possível separar tipos diferentes de vegetação, e no exemplo das florestas na região estudada, tanto nativas como exóticas. As limitações em definições espacial e espectral até meados da década de 1990 motivaram o desenvolvimento de uma nova geração de satélites e sensores, incluindo o sensor ASTER a bordo do satélite Terra. Este sensor apresenta 14 bandas espectrais com diferentes resoluções espaciais, sendo usado nesta pesquisa suas 9 bandas correspondentes ao espectro de radiância refletida. O foco central deste trabalho está na utilização de sensoriamento remoto e geoprocessamento para determinação de áreas de vegetação e uso do solo no extremo leste dos Campos de Cima da Serra, através de imagens orbitais do sensor ASTER. Utilizando métodos de classificação supervisionada foi possível caracterizar a área, separar as espécies vegetais entre si, além de quantificá-las O grupo das 9 bandas foram distribuídas em três grupos: com 3 bandas de resolução espacial de 15 metros no visível e infravermelho próximo (VNIR); com 6 bandas com resolução espacial de 30 metros no infravermelho médio (SWIR); e com 9 bandas com resolução espacial de 30 metros cobrindo toda a faixa de resolução espectral do espectro de radiância refletida do sensor ASTER (VNIR+SWIR). A metodologia incluiu processamento de imagem e classificação com o algoritmo de máxima verossimilhança gaussiana. Os resultados são: 1) é possível identificar tipos diferentes de manejo e idade nas florestas de Pinus elliottii (jovens, adulto, velho e manejado diferenciado); 2) a exatidão geral foi de 90,89% no subsistema VNIR, e o índice do Kappa foi de 0,81 em ambos subsistemas VNIR e (VNIR+SWIR); 3) a classificação apresentando o mapa do uso do solo mostra que, de forma geral, os dados de VNIR têm os melhores resultados, incluindo o detalhamento para pequenas áreas da superfície terrestre. O grupo (VNIR+SWIR) têm potencial superior para a determinação das classes araucária , eucalipto e pinus com manejo / pinus adulto , enquanto que o grupo SWIR não apresenta não vence em nenhuma classe; 4) com relação aos dados de exatidão geral resultantes do subsistema VNIR, a área estimada de pinus é 22,28% da área estudada (cena de 1543,63 quilômetros quadrados totais), e de araucária é 10,10%, revelando que aquela espécie exótica está mudando rapidamente a paisagem da região. Na comparação destes resultados com outros estudos na região pesquisada, verifica-se que a utilização de dados ASTER implica em um aumento na acurácia da classificação de vegetação em geral e que este sensor é altamente apropriado para estudos ambientais, devido a suas excelentes características espaciais e espectrais.
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Este trabalho teve o objetivo de avaliar a evolução do uso da terra no município de Botucatu - SP, no período de três anos, considerando-se seis tipos de cobertura vegetal (cana-de-açúcar, reflorestamento, floresta nativa, pastagem, cítrus e outros), tendo como base as imagens de satélite Landsat 5, bandas 3; 4 e 5, órbita 220, ponto 76, quadrante A, passagem de 8 de junho de 1999. O Sistema de Informações Geográficas - IDRISI for Windows 3.2, foi utilizado para as análises. Os resultados mostraram que esse programa foi eficiente para auxiliar na identificação e mapeamento das áreas com uso da terra, facilitando o processamento dos dados. As imagens de satélite TM/LANDSAT 5 forneceram um excelente banco de dados para a classificação supervisionada. O município não vem sendo preservado ambientalmente, pois apresenta-se coberto com menos de 20% de florestas nativas, mínimo exigido por lei. As áreas de pastagem, principal componente da paisagem do município, confirmam a vocação da região para a pecuária.
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The municipality of Areia Branca is within the mesoregion of West Potiguar and within the microregion of Mossoró, covering an area of 357,58 km2. Covering an area of weakness in terms of environmental, housing, together with the municipality of Grossos-RN, the estuary of River Apodi-Mossoró. The municipality of Areia Branca has historically suffered from a lack of planning regarding the use and occupation of land as some economic activities, attracted by the extremely favorable natural conditions, have exploited their natural resources improperly. The aim of this study is to quantify and analyze the environmental degradation in the municipality. Thus initially was performed a characterization of land use using remote sensing, geoprocessing and geographic information system GIS in order to generate data and information on the municipal scale, which may serve as input to the environmental planning and land use planning in the region. From this perspective, were used a Landsat 5 image TM sensor for the year 2010. In the processing of this image was used SPRING 5.2 and applied a supervised classification using the classifier regions, which was employed Bhattacharya Distance method with a threshold at 30%. Thus was obtained the land use map that was analyzed the spatial distribution of different types of the use that is occurring in the city, identifying areas that are being used incorrectly and the main types of environmental degradation. And further, were applied the methodology proposed by Beltrame (1994), Physical Diagnosis Conservationist under some adaptations for quantifying the level of degradation or conservation study area. As results, the indexes were obtained for the parameters in the proposed methodology, allowing quantitatively analyze the degradation potential of each sector. From this perspective, considering a scale of 0 to 100, sector A and sector B had value 31.20 units of risk of physical deterioration. And the C sector, has shown its value - 34.64 units degradation risk and should be considered a priority in relation to the achievement of conservation actions
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Uma das tarefas da pesquisa em Arqueologia da Amazônia é compreender as relações entre as populações humanas pretéritas e a floresta tropical úmida. É muito importante definir as unidades de paisagem no contexto do processo de ocupação humana e assim, integrar esses dados ao contexto dos sítios arqueológicos. Este estudo tem como objetivo definir a composição de unidades de paisagem atual do sítio arqueológico PA-BA-84: ALUNORTE, em termos taxonômicos, utilizando a abordagem geográfica da Ecologia de Paisagem como uma eficiente ferramenta na política de preservação do patrimônio arqueológico. Esta abordagem sistêmica destaca a interdependência mútua dos elementos da paisagem e as interações entre estes, gerando duas unidades espaciais de análise do sítio arqueológico: o micromeio e o macromeio. A classificação taxonômica das unidades de paisagem está relacionada com a aplicação de diferentes escalas espaciais, onde o geossistema refere-se às escalas de menor detalhe para a análise do macromeio do sítio, enquanto as unidades geofácies e geótopo relacionam-se às escalas de maior detalhe referentes à análise do micromeio. O resgate das informações ambientais passa pelo uso sensoriamento remoto e o geoprocessamento da imagem SPOT, como uma ferramenta eficaz para a definição das unidades de paisagem. A classificação da imagem foi otimizada com o classificador baseado em redes neurais, com trabalhos de campo e com dados do Programa de Arqueologia Preventiva na área do Projeto Bauxita Paragominas/PA. Desta forma, a definição das unidades de paisagem do sitio Alunorte passa pela associação de classificação não supervisionada com classificação supervisionada. Os resultados mostraram que o geossistema do macromeio é constituído por oito geofácies, representadas por áreas construídas, áreas de cultivo agrícolas, rios, praias, várzea, vegetação em áreas alagadas, capoeira adulta e capoeira jovem. A delimitação espacial do geossistema obedece aos limites da bacia hidrográfica do rio Murucupi. O micromeio é definido a partir do sistema de nascente do rio Murucupi e apresenta cinco geofácies que são constituídas por áreas construídas, rios, praias, várzea, capoeira adulta e capoeira jovem. O sítio está assentado sobre rampas de colúvio, a qual é constituída por rampas inferior, média e superior, o que está diretamente relacionado com os geotópos que cobrem o relevo do micromeio. Na rampa superior foi registrada a maior concentração de vestígios arqueológicos, o que representa, certamente, o local do assentamento humano pretérito, no processo de ocupação pré-histórico, iniciado há mil anos, o que coincide com uma paleogeofácies de manguezal na praia de Itupanema. O geossistema é caracterizado por um alto grau de antropização representado a partir de ciclos cada vez mais curtos de regeneração da cobertura vegetal. Esta degradação afeta diretamente o patrimônio arqueológico, por isso, os estudos que visam preservar esse patrimônio, preocupados com o resgate do processo de ocupação da Amazônia, devem priorizar a preservação conjunta do mesmo com o geossistema em que está inserido.
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The objective of this research was to conduct an analysis of multitemporal landscape Ipanema National Forest, located in the municipalities of Iperó, Capela do Alto and Araçoiaba da Serra – São Paulo estate, Brazil, considering the scenarios of 1965, 2007 and 2011. The multitemporal analysis, using aerial photographs and satellite images, contributed to the contextualization and spatialization of the evolution of the landscape area. Through analysis interpretation of the images, performed by means of supervised classification were obtained thematic maps of the area, equivalent to approximately 53 km2. Through geoprocessing techniques, especially Geographic Information Systems, it was possible the integration and manipulation of data, both spatial and statistical, allowing integrated analysis of data from the entire area of the National Forest of Ipanema. As the main result, we found that the Ipanema National Forest is in landscape evolution positive, with those 46 years examined the increase of native heavy foliage areas. Increasing from 7.1 km2 of the total area of dense vegetation in 1965 to 35.9 km2 in 2011. Overall, it was possible to realize a scenario landscape quite optimistic about the evolution of forest conservation area
Resumo:
The main objective of this study was to perform a temporal analysis of land use and cover of Itirapina – São Paulo estate, Brazil, for 1962, 2000 and 2008 scenarios, indicating the rate of change in native vegetation and contextualizing its modifications. Based on photointerpretation performed by supervised classification using the method of Bhattacharya, the thematic classes were mapped and characterized in an area equivalent to 56400 hectares. Using remote sensing technologies and geographic information systems, was structured and implemented a georeferenced and relational database, allowing the analysis of the size of the area occupied. The results showed that the expansion of cultivation of cane sugar and reforestation in the past 45 years has been conditioned the fragmentation of natural vegetation cover in the city, which fell by 34793 ha (61,7%) in 1962 to 9765,2 ha (17,3%) in 2008, with the loss of 25027,8 hectares.
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)