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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGPBW/328CUJB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/12.19.10.36   (acesso restrito)
Última Atualização2023:03.31.18.23.41 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/12.19.10.36.51
Última Atualização dos Metadados2023:03.31.18.27.14 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-15686-TDI/1460
Chave de CitaçãoTodt:2007:DeTeRe
TítuloDetecção em tempo real de desflorestamentos na Amazônia com uso de dados MODIS/TERRA e redes neurais
Título AlternativoReal-time monitoring of deforestation in the Amazon by TERRA/MODIS data and neural networks
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2007
Data Secundária20090407
Data2007-09-28
Data de Acesso23 maio 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas192
Número de Arquivos1
Tamanho5697 KiB
2. Contextualização
AutorTodt, Viviane
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
BancaKuplich, Tatiana Mora (presidente)
Formaggio, Antonio Roberto (orientador)
Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador)
Silva, José Demisio Simões da
Batista, Getúlio Teixeira
Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Endereço de e-Mailvivitodt@hotmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2008-05-13 14:42:18 :: jefferson -> vivitodt@hotmail.com ::
2009-04-07 17:14:42 :: vivitodt@hotmail.com -> adriana ::
2009-04-07 17:46:46 :: adriana -> administrator ::
2009-07-07 20:13:43 :: administrator -> vivitodt@hotmail.com ::
2009-07-09 15:32:22 :: vivitodt@hotmail.com -> administrator ::
2011-03-16 17:43:06 :: administrator -> vivitodt@hotmail.com :: 2007
2012-07-20 01:33:07 :: vivitodt@hotmail.com -> banon :: 2007
2012-07-20 02:04:18 :: banon -> administrator :: 2007
2018-06-05 03:36:42 :: administrator -> marciana :: 2007
2021-09-17 14:50:58 :: marciana -> simone :: 2007
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavedesmatamento
sensor MODIS/TERRA
redes neurais
Amazônia
Porto Velho
deforestation
MODIS/TERRA sensor
neural networks
Amazon (region)
Porto Velho (city)
ResumoEssa pesquisa tem como objetivo principal propor uma metodologia para a detecção em tempo real (diária) dos novos desmatamentos causados por corte raso sobre áreas de floresta na Amazônia brasileira. Definiu-se parte do município de Porto Velho, estado de Rondônia, como área de estudo e o período de 20-maio a 15-julho-2003, aproximadamente dois meses, como o período de estudo no qual os novos desflorestamentos ocorridos foram mapeados e analisados. Devido à disponibilidade de dados MODIS/TERRA com alta repetitividade e resolução espacial moderada e a possibilidade de empregar técnicas de Inteligência Computacional na detecção de mudanças de cobertura e uso do solo, a metodologia aqui proposta baseia-se na integração entre esses dados multitemporais (extraídos de imagens fração oriundas do Modelo Linear de Mistura Espectral) e uma rede neural artificial para a detecção em tempo real dos novos desflorestamentos. Utilizou-se uma rede neural conhecida como Perceptron de Múltiplas Camadas com algoritmo de retropropagação de erros para avaliar a qualidade da estimativa da variável Razão_PixelPuro utilizada como indicadora para a geração de alarmes de desmatamento. A principal contribuição dessa tese está associada à geração de mecanismos que podem auxiliar na automatização de sistemas do tipo alerta, além do entendimento do comportamento temporal (dinâmica) dos novos desflorestamentos na região. ABSTRACT: This research aims to show a methodology for real-time monitoring of new deforestation caused by clearcutting of forested areas in the Brazilian Amazon. A part of Rondonia State was chosen as the study area in the period of time from May 20 to July 15, 2003, nearly two months, where new deforestations were mapped and analysed. Due to the availability of Terra- MODIS data, with high repetitiveness and moderate spatial resolution, and the possibility to employ Computational Intelligence techniques for land-cover change detection, the methodology proposed here is based on the integration of multitemporal data and an artificial neural net for the real-time monitoring of new deforestations. A Multi-Layer Perceptron with Backpropagation algorithm was employed to evaluate the quality of variable used as indicator for deforestation alarm generation. The main contribution of this research is on the production of mechanisms that may help automate alarm systems, also understand temporal profiles (dynamic) of new deforestations in the region.
ÁreaSRE
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 2
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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