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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47PQBTS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/10.10.17.01
Última Atualização2022:11.29.18.34.44 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/10.10.17.01.23
Última Atualização dos Metadados2022:12.01.08.32.12 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18622-TDI/3258
Chave de CitaçãoWiederkehr:2022:UsDaSa
TítuloUso de dados dos satélites ALOS/PALSAR-2 e Sentinel-1A para detecção de perdas de volume florestal por processo de corte seletivo em uma porção da Floresta Nacional do Tapajós
Título AlternativoUse of ALOS/PALSAR-2 and Sentinel-1A satellite data for the detection of forest volume losses by selective logging process in a portion of the Tapajós National Forest
CursoSER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2022
Data2022-08-19
Data de Acesso30 jan. 2023
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas353
Número de Arquivos1
Tamanho22434 KiB
2. Contextualização
AutorWiederkehr, Natalia Cristina
BancaShimabukuro, Yosio Edemir (presidente)
Gama, Fábio Furlan (orientador)
Bispo, Polyanna da Conceição (orientadora)
Mura, José Cláudio
Sano, Edson Eyji
Araujo, Luciana Spinelli
Endereço de e-Mailnataliacwie@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2022-10-10 17:03:51 :: natalia.wiederkehr@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2022-10-11 18:40:13 :: pubtc@inpe.br -> natalia.wiederkehr@inpe.br ::
2022-10-18 17:31:09 :: natalia.wiederkehr@inpe.br -> pubtc@inpe.br ::
2022-10-25 18:27:45 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2022-11-28 19:16:43 :: administrator -> pubtc@inpe.br ::
2022-11-29 19:32:17 :: pubtc@inpe.br -> simone ::
2022-11-29 20:21:14 :: simone :: -> 2022
2022-11-29 20:21:15 :: simone -> administrator :: 2022
2022-12-01 08:32:12 :: administrator -> :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavedegradação florestal
Amazônia
dados SAR
ALOS/PALSAR-2
sentinel-1A
forest degradation
Amazon
SAR data
ResumoO desmatamento e a degradação florestal induzida pelas ações antrópicas, sobretudo pela extração seletiva de madeira em regime não sustentável, pelos incêndios florestais e pelo efeito de bordas, contribuem significativamente para as emissões de dióxido de carbono (CO2), degradações e perdas de florestas na Amazônia Brasileira. Identificar os impactos causados ao ambiente florestal torna-se extremamente importante, pois possibilita compreender as relações de causa e efeito da perda de florestas, sobretudo, os ocasionados pela degradação florestal, uma vez que ainda não existe um consenso sobre qual o limiar de perda da biomassa e a persistência nessa perda que constitui a degradação. Neste sentido, o sensoriamento remoto torna-se uma ferramenta muito importante, pois é uma maneira eficaz e economicamente viável de monitorar as mudanças na cobertura florestal, principalmente de grandes regiões florestais como a Amazônia. O presente estudo teve como objetivo avaliar individualmente a capacidade das imagens polarimétricas dos satélites ALOS/PALSAR-2 (ALOS2) e Sentinel-1A (S1A) para detectar perdas de volume florestal por processo de extração seletiva de madeira em regime sustentável. Quatro áreas com alta intensidade de exploração madeireira, entre 27 m³ ha-1 e 29 m³ ha-1, denominadas de Unidades de Produção Anual (UPA), inseridas na Floresta Nacional do Tapajós, foram selecionadas. Para cada UPA, a exploração ocorreu em um ano específico: UPA 2015, UPA 2016, UPA 2017 e UPA 2018. Os atributos extraídos a partir dos coeficientes de retroespalhamento (álgebras, razões de bandas, índices SAR de vegetação, medidas de texturas) e de informação de fase (decomposição polarimétrica entropia-ângulo alfa) das imagens ALOS2 e S1A, foram utilizados para detectar as perdas de volume florestal. A detecção foi realizada a partir das diferenças entre os valores dos pixels das áreas exploradas e não exploradas. O teste não-paramétrico de Wilcoxon, com um grau de confiança de 95%, foi empregado para avaliar se as diferenças encontradas eram significativas ou não. Os resultados obtidos pelos dados ALOS2 demonstraram um desempenho superior aos do S1A. Dentre os atributos associados ao ALOS2, destaca-se o Radar Normalized Difference Vegetation Index (RNDVI) que exibiu sensibilidade em detectar perdas de volume florestal devido à degradação por processo de corte seletivo em todas as áreas investigadas. A polarização HV, a razão de polarização cruzada, a medida de textura denominada Contraste na polarização HV e os atributos polarimétricos entropia e ângulo alfa também apresentaram potencial quando associados às UPAs de 2015 e 2016. Os atributos associados ao S1A apresentaram uma discreta diferença entre os valores de retroespalhamento, mesmo considerando a alta intensidade de corte seletivo nas UPAs. Os melhores resultados foram obtidos pelos atributos σ°VH associado à UPA 2015, Radar Ratio Vegetation Index (RRVI) na UPA 2016, medidas de texturas denominadas de Energia e Máxima Probabilidade na polarização VH associados à UPA 2017, ângulo alfa, Contraste na polarização VH, além do RRVI para a UPA 2018. ABSTRACT: Human-induced deforestation and forest degradation, especially by illegal logging, fires, and edge effects contribute significantly to carbon dioxide (CO2) emissions, degradation, and loss of forests in the Brazilian Amazon. Identifying the impacts caused to the forest environment becomes extremely important, as it makes possible to understand the cause and effect relationships of forest loss especially those caused by forest degradation, since there is still no consensus on the threshold of biomass loss and the persistence of this loss that constitutes degradation. In this sense, remote sensing becomes a very important tool, as it is an effective and economically viable way to monitor changes in forest cover, especially in large forest regions, such as the Amazon. In this context, this work aimed to evaluate the ALOS/PALSAR-2 (ALOS2) and Sentinel-1A (S1A) polarimetric images to detect losses in forest volume through the process of selective logging in a sustainable regime. Four areas with high timber exploration (between 27 m³ ha-1 and 29 m³ ha-1), called Annual Production Units (APU), inserted in the Tapajós National Forest, were selected. For each APU, the exploration took place in a specific year: APU 2015, APU 2016, APU 2017, and APU 2018. The attributes derived from radar backscatter (algebras, band ratios, SAR vegetation indexes, texture measures) and phase information (entropyalpha angle) from ALOS2 and S1A images were used to detect forest volume losses. The detection was performed from the differences between the pixel values of the explored and unexplored areas. Wilcoxon's nonparametric test, with a confidence level of 95%, was used to assess whether the differences found were statistically significant or not. The results obtained by the ALOS2 data showed a superior performance in relation to the S1A datasets. Among the ALOS2 attributes, Radar Normalized Difference Vegetation Index (RNDVI) showed best potential to detect forest volume losses due to degradation by the selective logging process in all investigated areas. The HV polarization, the cross polarization ratio, the Contrast texture measure, and the entropy and alpha angle attributes also showed potential when associated with the 2015 and 2016 APUs. The S1A attributes showed a slight difference between the backscatter values, even considering the high intensity of selective logging in the APUs. The best results were obtained by the σ°VH associated with the 2015 APU, Radar Ratio Vegetation Index (RRVI) in the APU 2016, Energy and Maximum Probability textural measures in the VH polarization associated with the 2017 APU, alpha angle, Contrast in the VH polarization, as well as by RRVI attribute for the APU 2018.
ÁreaSRE
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Idiomapt
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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