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1. Identity statement
Reference TypeThesis or Dissertation (Thesis)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier6qtX3pFwXQZGivnJSY/LKKch
Repositorysid.inpe.br/MTC-m13@80/2006/07.14.17.14   (restricted access)
Last Update2008:04.07.19.25.58 (UTC) sergio
Metadata Repositorysid.inpe.br/MTC-m13@80/2006/07.14.17.14.14
Metadata Last Update2021:07.05.21.39.40 (UTC) sergio
Secondary KeyINPE-14645-TDI/1205
Citation KeyPiromal:2006:AvMo5s
TitleAvaliação do modelo 5-scale para simular valores de reflectância de unidades de paisagem da Floresta Nacional do Tapajós
Alternate TitleEvaluation of 5-scale model to simulate reflectance values of landscape units of Tapajós National Forest
CourseSER-SPG-INPE-MCT-BR
Year2006
Secondary Date20080408
Date2006-05-05
Access Date2024, May 05
Thesis TypeDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Secondary TypeTDI
Number of Pages151
Number of Files475
Size33405 KiB
2. Context
AuthorPiromal, Rodrigo Alexandre Sbravatti
GroupSER-SPG-INPE-MCT-BR
CommitteePonzoni, Flávio Jorge (presidente)
Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador)
Valeriano, Dalton de Morisson (orientador)
Keller, Michael Maier
Batista, João Luís Ferreira
UniversityInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CitySão José dos Campos
History (UTC)2006-07-14 17:29:17 :: jefferson -> administrator ::
2006-09-27 21:20:09 :: administrator -> jefferson ::
2008-05-14 18:09:58 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-07 20:08:13 :: administrator -> jefferson ::
2009-07-09 15:30:21 :: jefferson -> administrator ::
2018-06-05 03:43:22 :: administrator -> marciana :: 2006
2019-02-07 13:02:28 :: marciana -> sergio :: 2006
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
KeywordsAmazônia
MODIS
modelo linear de mistura espectral
componentes puros
classificação
Amazon
MODIS
linear spectral mixing model
endmembers
classification
AbstractO aumento da pressão sobre os recursos naturais faz com que seja necessário realizar um planejamento eficiente sobre sua utilização, bem como fiscalizar e coibir práticas inadequadas e/ou ilegais. Para isto o sensoriamento remoto aliado as mais diversas áreas apresenta-se como uma ferramenta de excelência. Mas um dos grandes desafios do sensoriamento remoto é equacionar o problema de que às vezes alvos semelhantes apresentam espectros diferentes e alvos considerados diferentes apresentam espectros semelhantes, devido às interações da Radiação Eletromagnética (REM) com esses alvos. Com isso, os modelos de reflectância, como o 5-Scale, permitem entender e simular variações das características biofísicas sobre as respostas nos espectros eletromagnéticos. Outro modelo bastante utilizado para auxiliar na interpretação de dados de sensores remotos é o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), que gera imagens-fração a partir de endmembers selecionados, tornando os seus resultados dependentes da seleção desses endmembers. Sendo assim, neste trabalho foi realizada uma análise sobre como a escolha de endmembers de vegetação, pela técnica da Geometria Simplex de Mínimo Volume (GSMV) e utilizando espectros gerados pelo modelo de reflectância 5-Scale, altera a identificação de unidades de paisagem, da Floresta Nacional do Tapajós, na classificação das imagens-fração geradas. Além disso, foi realizada uma análise comparativa das reflectâncias estimadas pelo modelo 5-Scale com os valores de reflectância das imagens TM, ETM+ e MODIS, avaliando-se as variações temporais da área de estudo como um todo, e de grupos de unidades de paisagem gerados por uma análise de Cluster. Os resultados mostram que a utilização dos endmembers de vegetação do modelo de reflectância fez com que o classificador gerasse mais classes, apesar de aparentemente não melhorar a separabilidade das unidades de paisagem. Foi observado ainda, que ocorreu uma predominância das classes produzidas em sempre possuir mais pixels de algumas poucas unidades de paisagem, e que as classificações das imagens-fração provenientes dos sensores TM e ETM+ permitiram uma maior separabilidade de unidades de paisagem não florestais como solos expostos e água do que as classificações das imagens-fração provenientes das imagens MODIS. Analisando a comparação dos dados do modelo 5-Scale com as médias de reflectâncias, pode-se afirmar que os dados de médias mensais do modelo apresentam grandes semelhanças aos das imagens MODIS, entretanto em análises de regressão para classes de unidades de paisagem, obtiveram-se maiores correlações com as imagens TM e ETM+, indicando que ajustes e outras avaliações ainda são necessários, e, portanto, o modelo de reflectância 5-Scale pode ser empregado em florestas tropicais com algumas ressalvas. ABSTRACT: The increased pressure over natural resources makes efficient planning of its use necessary, as well as monitoring and restraining inadequate and/or illegal practices. For this, remote sensing allied with several specialized areas is presented as an excellent tool. However one of the great challenges of remote sensing is to equate the problem that similar targets present different spectral responses and targets considered different present similar spectral responses, due to the interactions of electromagnetic radiation with these targets. Thus, reflectance models, such as 5-Scale, allow us to understand and to simulate variations of biophysical characteristics on the responses in the electromagnetic spectrum. Another commonly used model for assisting in the interpretation of remote sensor data is the Spectral Linear Mixing Model, which generates fraction images from selected endmembers, making its results dependent on these endmembers selection. Therefore, in this work, an analysis was performed to see how the choice of vegetation endmembers, using Minimum Volume Simplex Geometry technique and vegetation endmembers generated by 5-Scale reflectance model, modifies the identification of landscape units in Tapajos National Forest, in the classification of generated fraction images. Moreover, a comparative analysis was performed between 5- Scale reflectance data with TM, ETM+ and MODIS reflectance data, evaluating the temporal variations for the whole study area, and landscape units groups generated by Cluster analysis. The results show that the use of vegetation endmembers estimated by the reflectance model makes the classifier generate more classes, although apparently it did not improve the separability of landscape units. It was also observed that occurred a predominance of the produced classes in always possessing more pixels from a few landscape units. TM and ETM+ fraction images classification allowed a higher separability of non forest landscape units such as exposed soils and water than MODIS fraction images classification. Analyzing the comparison of 5-Scale model reflectance data with the images reflectance averages, it can be affirmed that the model monthly data averages present great similarities with MODIS images monthly data averages. However in regression analysis for classes of landscape units, it was obtained higher correlations with TM and ETM+ images than with MODIS images. These results indicate that adjustments and other evaluations are still necessary, and, therefore, 5- Scale reflectance model can be used in tropical forests with some restrictions.
AreaSRE
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Avaliação do modelo...
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4. Conditions of access and use
Languagept
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Update Permissiontransferred to sergio
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DisseminationNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Host Collectionlcp.inpe.br/ignes/2004/02.12.18.39
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notes
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e-Mail (login)sergio
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