Close
Metadata

@MastersThesis{Espírito-Santo:2003:CaMaVe,
               author = "Esp{\'{\i}}rito-Santo, Fernando Del Bon",
                title = "Caracteriza{\c{c}}{\~a}o e mapeamento da vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         da regi{\~a}o da Floresta Nacional de Tapaj{\'o}s atrav{\'e}s 
                         de dados {\'o}ticos, de radar e invent{\'a}rios florestais",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2003",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2003-10-03",
             keywords = "imagem de sat{\'e}lite, sensoriamento remoto, Sistemas de 
                         Informa{\c{c}}{\~a}o Geogr{\'a}fica (SIG), an{\'a}lise 
                         espacial, floresta, invent{\'a}rio florestal, ecologia, 
                         Amaz{\^o}nia, Floresta Nacional do Tapaj{\'o}s, Par{\'a} (PA), 
                         satellite imagery, remote sensing, Geographic Information Systems 
                         (GIS), spacial analysis, forests, forest inventory, ecology, 
                         Amazon region (South Am{\'e}rica), Tapaj{\'o}s National Forest, 
                         Par{\'a} (PA).",
             abstract = "A Floresta Nacional do Tapaj{\'o}s (FNT) h{\'a} anos vem sendo 
                         imageada por diversos tipos de sensores remotos. Uma das 
                         principais {\'a}reas de estudo do projeto Large Scale 
                         Biosphere-Atmosphere Experiment in Amaz{\^o}nia (LBA), a FNT tem 
                         sido objeto de in{\'u}meras campanhas de sensoriamento remoto 
                         (SR). No entanto ainda s{\~a}o escassos os trabalhos que tentam 
                         integrar as informa{\c{c}}{\~o}es provenientes dos 
                         m{\'u}ltiplos sensores e avan{\c{c}}ar na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o da sua cobertura vegetal, indo al{\'e}m 
                         do mapeamento pelo projeto RADAMBRASIL na d{\'e}cada de setenta. 
                         Al{\'e}m dos dados de SR, uma importante fonte de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o para o estudo da vegeta{\c{c}}{\~a}o da 
                         FNT s{\~a}o os invent{\'a}rios florestais (IFs) de grande 
                         intensidade amostral, realizados nos anos setenta e oitenta, pela 
                         Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) e 
                         Universidade Federal de Vi{\c{c}}osa (UFV), respectivamente. Na 
                         FNT esses IFs amostraram 231 ha de floresta e mais de 55.000 
                         {\'a}rvores. O principal objetivo desse trabalho {\'e} produzir 
                         um mapa de distribui{\c{c}}{\~a}o da cobertura vegetal da 
                         regi{\~a}o da FNT, utilizando dados provenientes de 
                         m{\'u}ltiplas fontes de SR, com o suporte da modelagem espacial 
                         de uma intensa base de IFs. Para isso foram utilizadas imagens 
                         multitemporais de SR (TM de 1988, 1997, 1999 e ETM+ de 2001; um 
                         mosaico RADARSAT de 2002; uma imagem do sensor hiperespectral 
                         Hyperion; e dados de videografia a{\'e}rea de 1999 e 2002), dados 
                         de IFs antigos e recentes, al{\'e}m de informa{\c{c}}{\~o}es 
                         auxiliares de altimetria e precipita{\c{c}}{\~a}o. A 
                         composi{\c{c}}{\~a}o flor{\'{\i}}stica e fitossociol{\'o}gica 
                         da floresta foi determinada atrav{\'e}s dos dados de IFs 
                         recentes. Nos dados dos IFs antigos foram aplicadas duas 
                         an{\'a}lises: (1) determina{\c{c}}{\~a}o do padr{\~a}o de 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o das principais esp{\'e}cies 
                         arb{\'o}reas com o uso da an{\'a}lise de padr{\~o}es de eventos 
                         (kernel analysis); (2) espacializa{\c{c}}{\~a}o dos dados 
                         estruturais da vegeta{\c{c}}{\~a}o como a {\'a}rea basal (AB), 
                         biomassa a{\'e}rea (BA) e volume comercial de madeira (VCM) por 
                         hectare, atrav{\'e}s de t{\'e}cnicas geoestat{\'{\i}}sticas 
                         (krigeagem). Para os dados de sensoriamento remoto foram aplicados 
                         os seguintes procedimentos: (1) valida{\c{c}}{\~a}o da 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica da imagem ETM+/Landsat de 
                         2001 com o uso da imagem Hyperion; (2) mapeamento das classes de 
                         uso da cobertura vegetal da FNT utilizando uma an{\'a}lise 
                         multitemporal, desenvolvida para o mapeamento das {\'a}reas em 
                         sucess{\~a}o secund{\'a}ria; (3) mapeamento das classes de 
                         floresta prim{\'a}ria da FLONA atrav{\'e}s de um mosaico de 
                         imagens RADARSAT; e (4) valida{\c{c}}{\~a}o das 
                         classifica{\c{c}}{\~o}es com o uso de dados de verdade terrestre 
                         (IFs recentes, pontos de campo e videografia a{\'e}rea). 
                         Atrav{\'e}s desses processamentos foram produzidos os seguintes 
                         resultados: (1) determina{\c{c}}{\~a}o de tr{\^e}s perfis 
                         flor{\'{\i}}stico e estrutural da FNT; (2) 
                         determina{\c{c}}{\~a}o espacial das {\'a}reas com maior 
                         ocorr{\^e}ncia de esp{\'e}cies dominantes da floresta; (3) 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o espacial dos dados biof{\'{\i}}sicos da 
                         floresta (AB, BA e VCM); e (4) mapa tem{\'a}tico da cobertura 
                         vegetal realizado por dados multitemporais de multisensores. A 
                         an{\'a}lise do mosaico RADARSAT mostrou uma boa 
                         correspond{\^e}ncia entre essas imagens com as 
                         fei{\c{c}}{\~o}es das classes do mapa de vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         do RADAMBRASIL. Portanto, o mapa gerado contribuiu para 
                         atualiza{\c{c}}{\~a}o dos contornos do mapa de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o do RADAMBRASIL. Entretanto, comparando essas 
                         classes de vegeta{\c{c}}{\~a}o mapeadas com as 
                         informa{\c{c}}{\~o}es biof{\'{\i}}sicas derivadas da abordagem 
                         de modelagem espacial, essa an{\'a}lise mostrou que n{\~a}o 
                         existe uma correspond{\^e}ncia entre essas 
                         informa{\c{c}}{\~o}es Embora essa an{\'a}lise sugira que, em 
                         termos de informa{\c{c}}{\~o}es de estrutura 
                         biof{\'{\i}}sicas, o n{\'u}mero de classes de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o do RADAMBRASIL poderia ser reduzido, esse 
                         resultado necessita de mais pesquisas de valida{\c{c}}{\~a}o em 
                         campo, inclusive em outras {\'a}reas florestais da Amaz{\^o}nia. 
                         A metodologia desenvolvida para o mapeamento das {\'a}reas de 
                         sucess{\~a}o secund{\'a}ria realizada de forma 
                         semi-autom{\'a}tica {\'e} uma alternativa promissora para a 
                         an{\'a}lise dessas {\'a}reas na Amaz{\^o}nia. ABSTRACT: The 
                         Tapaj{\'o}s National Forest (FNT) has been observed by several 
                         remote sensor types, for many years. As one of the main study 
                         sites of the Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in 
                         Amazonia (LBA) project, the FNT has been object of several remote 
                         sensing campaigns. However, the papers that have tried to 
                         integrate the information originating from the multiple sensors 
                         and to advance in the vegetation cover mapping, going beyond the 
                         mapping carried out by RADAMBRASIL project in the seventies, are 
                         still scarce. Besides the remote sensing data, important sources 
                         of information to study vegetation of FNT are the forest 
                         inventories (IFs) of large sampling intensity, carried out in the 
                         seventies and eighties by Food and Agriculture Organization of the 
                         United Nations (FAO) and Federal University of Vi{\c{c}}osa 
                         (UFV), respectively. These IFs sampled 231 ha of forest and more 
                         than 55,000 trees in the FNT. The main objective of this 
                         dissertation is to produce a map of vegetation cover distribution 
                         of the FNT region, utilizing data from multiple source of remote 
                         sensing with the support of spatial modeling of IFs rich data 
                         base. To do so, multitemporal remote sensing images (1988, 1997, 
                         1999 TM and 2001 ETM+ images; a 2002 RADARSAT mosaic; one image of 
                         hyperspectral Hyperion sensor; and aerial videography acquired in 
                         1999 and 2000 missions), old and recent IFs data, as well as 
                         ancillary information about elevation and precipitation. The 
                         floristic and phytosociologic composition of the forest were 
                         determined from recent IFs data. For the old IFs data, two 
                         analyses were applied: (1) determination of pattern distribution 
                         of the main tree species using the events pattern analysis (kernel 
                         analysis) technique; (2) spatial distribution of the structural 
                         vegetation data such as the basal area (AB), aerial biomass (BA), 
                         and commercial volume of wood (VCM) per hectare, using 
                         geostatistics technique (krigging). For the remote sensing data, 
                         the following procedures were performed: (1) validation of the 
                         atmospheric correction of 2001 ETM+/Landsat image using the 
                         hyperspectral Hyperion image; (2) mapping the vegetation cover 
                         classes of the FNT utilizing a multitemporal data analysis 
                         developed especially for mapping the secondary succession areas; 
                         (3) mapping the primary forest classes of the FLONA through the 
                         RADARSAT mosaic; and (4) validation of the classification using 
                         ground truth data (recent IFs, field ground control points, and 
                         aerial videography). From these processing the following results 
                         were achieved: (1) determination of three floristic and structural 
                         profiles of the FNT; (2) spatial determination of the areas with 
                         higher occurrence of dominant tree species; (3) spatial 
                         distribution of the biophysical (AB, BA, and VCM) data of the 
                         forest; and (4) thematic map of vegetation cover carried out by 
                         using multitemporal data from multisensors. The analysis of the 
                         RADARSAT mosaic showed a good correspondence of its features with 
                         the RADAMBRASIL vegetation classes. Therefore, the generated map 
                         contributed to update the cartographic contours of the RADAMBRASIL 
                         vegetation map. However, comparing these mapped vegetation classes 
                         with biophysical information derived from spatial modeling 
                         approach, it became clear that there is not a correspondence 
                         between contours of the RADAMBRASIL and spatial modeling approach. 
                         Although this comparison suggests that, in terms of biophysical 
                         structure information, the number of vegetation classes could be 
                         reduced, more work needs to be done. The methodology developed for 
                         mapping the secondary succession areas using a semiautomatic 
                         approach is a promising alternative for analyzing these areas in 
                         the Amazon region.",
            committee = "Novo, Evlyn M{\'a}rcia Le{\~a}o de Moraes (presidente) and 
                         Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador) and Santos, Jo{\~a}o 
                         Roberto dos (orientador) and Kuplich, Tatiana Mora and Nobre, 
                         Ant{\^o}nio Donato and Sano, Edson Eyji",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Vegetation characterization and mapping of Tapaj{\'o}s National 
                         Forest region through optico, radar and forest inventory data",
             language = "pt",
                pages = "277",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/Apv5K",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/Apv5K",
           targetfile = "paginadeacesso.html",
        urlaccessdate = "2022, Jan. 22"
}


Close