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5 referências similares encontradas (inclusive a original) buscando em 22 dentre 22 Arquivos.
Data e hora local de busca: 16/05/2024 09:35.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte2.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP6W34M/3PSLQ8T
Repositóriosid.inpe.br/marte2/2017/10.27.12.37.19
Última Atualização2017:10.27.12.37.19 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marte2/2017/10.27.12.37.20
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.03.05.06 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00088-1
Rótulo59257
Chave de CitaçãoJaconGalvSantSano:2017:EsBiFi
TítuloEstimativa de biomassa em fitofisionomias do Cerrado usando dados do sensor Hyperion e regressão por mínimos quadrados parciais
FormatoInternet
Ano2017
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho711 KiB
2. Contextualização
Autor1 Jacon, Aline Daniele
2 Galvão, Lênio Soares
3 Santos, João Roberto dos
4 Sano, Edson Eyji
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLF
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHF4
Grupo1
2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 alinejacon@hotmail.com
EditorGherardi, Douglas Francisco Marcolino
Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de
Endereço de e-Maildaniela.seki@inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR)
Localização do EventoSantos
Data28-31 maio 2017
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas2255-2262
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2017-10-27 12:37:20 :: banon -> administrator ::
2018-06-06 03:05:06 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
ResumoEstimation of aboveground biomass (AGB) is challenging in large and complex areas such as the Brazilian Cerrado, which requires improved approaches to achieve the necessary accuracy. The development and launch of orbital hyperspectral sensors provide an opportunity to estimate the AGB using a number of metrics derived from these images. As a preparatory study for future hyperspectral missions, the AGB was estimated from the Hyperion images obtained by the Earth Observing-1 (EO-1) platform over the Ecological Station of Águas Emendadas, in central Brazil. We tested four groups of attributes with the partial least squares regression (PLSR): 146 spectral bands; 22 vegetation indices; 10,585 band ratios; and 24 absorption band parameters. We developed specific AGB/PLSR models for each group of attributes and tested a general model. The results showed a better performance with the use of all groups of spectral attributes in the general model (R2 = 0.66, RMSE = 6.60 t.ha-1) than with the use of each set of attributes. These values were comparable to those observed from the AGB-derived band ratio model (R2 = 0.65, RMSE = 6.63 t.ha-1). The Hyperion data allowed combination of different hyperspectral attributes in the AGB modeling. This may contribute for developing future works in the Cerrado ecosystem with the next generation of orbital hyperspectral sensors such as the Environmental Mapping and Analysis (EnMAP) and Hyperspectral Infrared Imager (HyspIRI), with much better signal-to-noise and larger swath width than the Hyperion.
ÁreaSRE
TipoSensoriamento remoto hiperespectral
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > SBSR > SBSR 18 > Estimativa de biomassa...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > SBSR 18 > Estimativa de biomassa...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > SBSR 18 > Estimativa de biomassa...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Estimativa de biomassa...
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP6W34M/3PSLQ8T
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP6W34M/3PSLQ8T
Idiomapt
Arquivo Alvo59257.pdf
Grupo de Usuáriosbanon
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2011/03.29.20.55
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP6W34M/3PMFNUS
8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.02 5
sid.inpe.br/marte2/2017/09.25.14.55 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.28 2
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/marte2/2013/05.17.15.03.06
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition issn keywords lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/352C62S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.24.13.43
Última Atualização2009:07.31.12.43.52 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/03.24.13.43.28
Última Atualização dos Metadados2020:04.28.17.48.29 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-15780-TDI/1523
Chave de CitaçãoSouza:2009:EsFiCe
TítuloEstudo de fitofisionomias de Cerrado com dados do sensor Hyperion-EO-1
Título AlternativoStudy of Cerrado physiognomies with Hyperion-EO-1 data
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2009
Data2009-05-20
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas117
Número de Arquivos1
Tamanho2256 KiB
2. Contextualização
AutorSouza, Alana Almeida de
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
BancaGalvão, Lênio Soares (presidente)
Santos, João Roberto dos (orientador)
Ponzoni, Flávio Jorge
Sano, Edson Eyji
Crósta, Alvaro Penteado
Endereço de e-Mailalana@dsr.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2009-03-24 13:43:28 :: alana@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2009-03-24 13:45:56 :: yolanda -> supervisor ::
2009-03-24 13:48:07 :: supervisor -> yolanda ::
2009-03-24 14:08:30 :: yolanda -> supervisor ::
2009-06-08 16:45:41 :: supervisor -> yolanda ::
2009-06-15 14:07:10 :: yolanda -> supervisor ::
2009-06-15 14:11:19 :: supervisor -> alana@dsr.inpe.br ::
2009-06-15 15:44:07 :: alana@dsr.inpe.br -> banon ::
2009-06-15 15:44:37 :: banon -> alana@dsr.inpe.br ::
2009-06-15 15:45:39 :: alana@dsr.inpe.br -> banon ::
2009-06-15 15:46:10 :: banon -> alana@dsr.inpe.br ::
2009-06-15 15:47:30 :: alana@dsr.inpe.br -> banon ::
2009-06-15 15:47:54 :: banon -> supervisor ::
2009-06-15 20:23:55 :: supervisor -> administrator ::
2009-07-07 16:14:31 :: administrator -> supervisor ::
2009-07-10 18:19:51 :: supervisor -> administrator ::
2009-08-12 00:25:56 :: administrator -> camila ::
2009-08-21 14:58:50 :: camila -> viveca@sid.inpe.br ::
2009-08-21 19:57:18 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator ::
2020-04-28 17:48:29 :: administrator -> simone :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveCerrado
Hyperion/EO-1
Sensoriamento remoto hiperespectral
Support
Vector machine (SVM)
Brazilian savannah
Hyperion/EO-1
Hyperspectral remote sensing
Support vector machine (SVM)
ResumoO estudo das fitofisionomias de Cerrado via sensoriamento remoto constitui-se de um constante desafio investigativo em razão da diversidade florística e estrutural existente, das variações fenológicas perante o regime de chuvas, de sua inter-relação com outros biomas nos contatos sutis e, ainda, pela ocorrência de queimadas e seus efeitos. Essas características tornam as tipologias muitas vezes indistinguíveis em imagens multiespectrais. Nesse sentido, o advento de sensores imageadores hiperespectrais, por adquirirem imagens em um grande número de bandas estreitas e contíguas no espectro eletromagnético, constitui uma nova possibilidade para o estudo desse bioma. Assim, o presente estudo objetivou a utilização de dados hiperespectrais do sensor Hyperion/ EO-1 para a análise espectral, estimativa de parâmetros biofísicos e para a discriminação de fitofisionomias do bioma Cerrado na região de Pirenópolis (GO). As fitofisionomias estudadas foram: Mata Seca Semidecídua, Cerradão, Cerrado denso, Cerrado típico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre, Campo Sujo e Campo Limpo. Inicialmente, as fitofisionomias foram caracterizadas florística e estruturalmente em campo. A análise espectral das fitofisionomias foi feita com base na técnica por componentes principais e na inspeção visual de espectros. A estimativa dos parâmetros biofísicos (porcentagem de cobertura do dossel e área basal) se baseou na reflectância das bandas, nos índices de vegetação e em todas as possíveis razões de bandas calculadas dos dados do Hyperion como variáveis independentes em modelos de regressão simples. Para a discriminação das fitofisionomias foram testados três classificadores: Support Vector Machine (SVM), Máxima Verossimilhança (MAXVER) e Spectral Angle Mapper (SAM). Os resultados obtidos permitiram concluir que a similaridade estrutural das fitofisionomias se refletiu na similaridade espectral das mesmas e na confusão das classes nas classificações. A banda em 680 nm, associada com a absorção pela clorofila, foi a que apresentou melhores correlações com a área basal (R^2 = 0,63) e com a porcentagem de cobertura do dossel (R^2 = 0,91). Contudo, as transformações espectrais (índices de vegetação e razões de bandas) apresentaram melhores resultados (R^2 ≥ 0,75). Dentre as transformações espectrais que se mostraram importantes na estimativa dos parâmetros biofísicos analisados, estão as relacionadas à borda vermelha, aos pigmentos foliares e ao teor de água das folhas. A classificação SVM linear foi a que apresentou melhores resultados na discriminação das fitofisionomias, com 59,90% dos pixels corretamente classificados. As classes que foram mais bem discriminadas foram Mata Seca, Cerradão, Cerrado denso e Cerrado rupestre. As classes Campo Sujo, Campo Limpo e Cerrado ralo não tiveram boa separabilidade entre elas com nenhuma das técnicas de classificação testadas. ABSTRACT: The study of the Brazilian savanna physiognomies (Cerrado) using remote sensing data is still a challenge due to floristic and structural diversity, variation in phenological response to precipitation, relationships with other biomes in the transition zones, and to fire and resultant effects. Because of these factors, some physiognomies are not separable in multispectral images. In this context, the advent of hyperspectral remote sensing, with imaging spectrometers that acquire images in a great number of contiguous and narrow bands in the electromagnetic spectrum, provides new possibilities for the study of this biome. The objective of this investigation was to use hyperspectral Hyperion/EO-1 data for spectral analysis, biophysical parameter estimates and for the discrimination of the Cerrado physiognomies in a study area located in the vicinity of Pirenópolis (GO). The studied physiognomies were: Mata Seca Semidecídua, Cerradão, Cerrado denso, Cerrado típico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre, Campo Sujo and Campo Limpo. Field survey for floristic and structural characterization was performed. Spectral analysis included principal components and inspection of pixel spectra. Simple linear regression was applied to band reflectance values, vegetation indices and all possible Hyperion reflectance ratios to estimate biophysical parameters (% canopy cover and basal area). Support Vector Machine (SVM), Maximum Likelihood and the Spectral Angle Mapper (SAM) classification techniques were tested for the discrimination of the physiognomies. Results showed that the structural similarity of the physiognomies produced an equivalent spectral pattern, which explained misclassification of some classes. The chlorophyll red band at 680 nm presented the best correlations with basal area (R^2 = 0.63) and with % canopy cover (R^2= 0.91). However, spectral transformations (narrow band vegetation indices and reflectance ratios) showed better results (R^2 ≥ 0.75). Among the most important spectral transformations for biophysical parameters estimates, vegetation indices associated with the red edge, leaf pigments and leaf water content presented the best results. Linear SVM was the best classification technique with overall classification accuracy of 59.90%. Mata Seca, Cerradão, Cerrado denso and Cerrado rupestre were discriminated. On the other hand, Campo Sujo, Campo Limpo and Cerrado ralo did not present good discrimination to each other with the three tested classification techniques.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Estudo de fitofisionomias...
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publicacao.pdf 31/07/2009 09:43 2.2 MiB
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URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/352C62S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/352C62S
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
alana@dsr.inpe.br
camila
supervisor
viveca@sid.inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3LD4TUP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/03.24.17.23
Última Atualização2016:08.04.11.33.16 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/03.24.17.23.15
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.40.37 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17690-TDI/2447
Chave de CitaçãoJacon:2016:CaEsFi
TítuloCaracterização espectro-sazonal de fitofisionomias do Cerrado e estimativa de biomassa usando dados do sensor Hyperion/EO-1
Título AlternativoSpectro-seasonal characterization of Cerrado physiognomies and biomass estimation using Hyperion/EO-1 data
CursoSER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2016
Data2016-03-10
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas144
Número de Arquivos1
Tamanho6864 KiB
2. Contextualização
AutorJacon, Aline Daniele
BancaGalvão, Lênio Soares (presidente/orientador)
Santos, João Roberto dos (orientador)
Ponzoni, Flávio Jorge
Sanches, Ieda Del'Arco
Sano, Edson Eyji
Endereço de e-Mailaline@dsr.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2016-03-24 17:40:12 :: aline@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2016-03-30 18:48:06 :: yolanda -> aline@dsr.inpe.br ::
2016-03-30 19:14:34 :: aline@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2016-03-31 14:05:45 :: yolanda -> aline@dsr.inpe.br ::
2016-03-31 17:17:47 :: aline@dsr.inpe.br -> yolanda ::
2016-04-01 18:59:45 :: yolanda -> administrator ::
2016-06-04 05:08:21 :: administrator -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2016-07-15 17:18:50 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marcelo.pazos@inpe.br ::
2016-07-19 13:57:11 :: marcelo.pazos@inpe.br :: -> 2016
2016-07-19 13:58:22 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2016
2016-07-29 16:00:21 :: administrator -> yolanda :: 2016
2016-08-04 11:33:51 :: yolanda -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2016
2016-08-04 11:34:05 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:40:37 :: administrator -> :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavehiperespectral
Cerrado
biomassa
PLSR
LDA
hyperspectral
biomass
ResumoO Cerrado é considerado um dos hotspots mundiais, sendo um importante repositório de biodiversidade e com significativo papel no ciclo do carbono. O sensoriamento remoto hiperespectral pode contribuir para melhorar a discriminação de suas fitofisionomias e, sobretudo, melhorar a acurácia das estimativas da biomassa acima do solo (AGB). O objetivo deste estudo é caracterizar a resposta espectro-sazonal das fitofisionomias de Cerrado da Estação Ecológica de Águas Emendadas (ESEC-AE), usando seis imagens de alta resolução espectral do sensor Hyperion/Earth Observing One (EO-1), obtidas nos períodos chuvoso e seco (março a agosto) de 2014, assim como, estimar a AGB no período seco (imagem de julho). Um levantamento florístico-estrutural foi efetivado em 45 parcelas (0,10 ha cada) na ESEC-AE. Testou-se o uso combinado de diferentes atributos hiperespectrais na discriminação das fitofisionomias com Análise Discriminante Linear (LDA), assim como na estimativa de AGB no período seco com regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR). Os atributos utilizados foram: reflectância de 146 bandas do Hyperion; 22 índices de vegetação de bandas estreitas; 10585 razões de reflectância; e a profundidade, largura, área e assimetria de seis importantes bandas de absorção posicionadas em 680 nm (clorofila), 980 nm e 1200 nm (água foliar), 1700 nm, 2100 nm e 2300 nm (lignina e celulose). Os resultados obtidos mostraram que parâmetros estruturais, como diâmetro, altura, densidade e área basal, expressaram adequadamente o gradiente entre as fitofisionomias analisadas. Os valores de AGB medidos/estimados no inventário florestal variaram de 34,46$\pm$2,7 t.ha$^{-1}$ em parcelas de cerrado denso a 3,98$\pm$0,7 t.ha$^{-1}$ em parcelas de campo limpo. A discriminação das fitofisionomias por LDA apresentou melhores resultados na análise geral dos atributos e quando realizada no período seco. Os valores do índice Kappa foram de 0,78 e 0,82 para os períodos chuvoso e seco, respectivamente. O ganho na acurácia de classificação, entre períodos, foi considerado significativo de acordo com o teste Z (p<0,01). Considerando a modelagem de biomassa aérea usando PLSR, os melhores resultados também foram obtidos com a análise integrada dos atributos no modelo geral (R$^{2}$=0,66 e RMSE=6,60 t.ha$^{-1}$). Esses valores foram próximos aos encontrados na modelagem por razões de bandas (R$^{2}$ = 0,65 e RMSE = 6,63 t.ha$^{-1}$), possivelmente pelo alto número de atributos oriundos desse conjunto de métricas (10585 razões). O uso de dados do sensor Hyperion viabilizou a combinação de diferentes atributos hiperespectrais, não apenas na caracterização/discriminação, como na modelagem da AGB. Essa gama de atributos fornecidos por dados Hyperion pode embasar o desenvolvimento de futuros projetos no bioma Cerrado, utilizando os futuros sensores hiperespectrais orbitais HyspIRI e EnMAP, que irão adquirir dados em faixas de imageamento mais amplas e com melhor relação sinal ruído. ABSTRACT: The Cerrado is considered one of the "hotspots" worldwide. It is an important repository of biodiversity and it plays significant role in the carbon cycle. Hyperspectral remote sensing can help to improve the discrimination of its vegetation types as well as the accuracy of estimates of above-ground biomass (AGB). The aim of this study is to characterize seasonally the spectral response of the Cerrado physiognomies of the \emph{Estação Ecológica de Águas Emendadas} (ESEC-AE), located in central Brazil, using six images of the hyperspectral Hyperion / Earth Observing One (EO-1) sensor. The images were obtained in the rainy and dry seasons of 2014 (March to August). A floristic-structural survey was performed over 45 plots (0.10 ha each) at the ESEC-AE. The combined use of different hyperspectral attributes was tested for the discrimination of the cerrado physiognomies using Linear Discriminant Analysis (LDA), and for the estimation of AGB in the dry season using Partial Least Squares Regression (PLSR). The attributes used were as follows: the reflectance of 146 bands of Hyperion; 22 narrow-band vegetation indices; 10585 reflectance ratios; and the depth, width, area, and asymmetry of six major absorption bands positioned at 680 nm (chlorophyll), 980 nm and 1200 nm (leaf water), 1700 nm, 2100 nm and 2300 nm (lignin and cellulose). The results showed that the structural parameters, such as diameter, height, density and basal area, expressed the strong gradient between the studied physiognomies. The AGB values measured / estimated in the forest inventory ranged from 34.46 $\pm$ 2.7 t ha$^{-1}$ for cerrado woodland to 3.98 $\pm$ 0.7 t ha$^{-1}$ for cerrado grassland. The LDA-derived discrimination between the physiognomies showed the best results when we considered all the attributes in the dry season. The Kappa index ranged from 0.78 to 0.82 for the rainy and dry seasons, respectively. The gain in classification accuracy between the seasons was statistically significant according to the Z-test (p <0.01). For the AGB modeling using PLSR, the best results were also obtained with the integrated analysis of the attributes in the general model (R$^{2}$ = 0.66 and RMSE 6.60 t.ha$^{-1}$). These values were similar to those found with reflectance ratios (R$^{2}$ = 0.65 and RMSE = 6.63 t ha$^{-1}$), probably due to the high number of attributes derived from this set of metrics (10585 band ratios). The use of Hyperion allowed the combination of different hyperspectral attributes, which were useful not only in the characterization/discrimination of the cerrado physiogniomies, but also in their AGB modeling. These attributes can be tested in future projects in the cerrado using the planned HyspIRI and EnMAP missions, which will acquire hyperspectral images in larger swath width and with better signal-to-noise ratio than that from Hyperion.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Caracterização espectro-sazonal de...
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originais/@4primeirasPaginas.pdf 15/07/2016 11:04 187.3 KiB 
originais/Avaliação final pagina 2 - Aline Daniele Jacon.pdf 15/07/2016 11:08 244.9 KiB 
originais/Dissertacao_Aline_corregida_FINAL.docx 01/04/2016 15:36 19.6 MiB
originais/Dissertacao_Aline_corregida_FINAL.pdf 01/04/2016 15:36 6.4 MiB
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autorizacao.pdf 15/07/2016 14:07 611.4 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3LD4TUP
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Idiomapt
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Grupo de Usuáriosadministrator
aline@dsr.inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
aline@dsr.inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
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Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.17.29
Última Atualização2009:03.26.19.14.16 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.17.29.49
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.46.33 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-16051-PRE/10660
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoSouzaGalvSant:2009:ÍnVeDe
TítuloÍndices de vegetação derivados do sensor Hyperion/EO-1 para estimativa de parâmetros biofísicos de fitofisionomias de Cerrado
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho505 KiB
2. Contextualização
Autor1 Souza, Alana Almeida de
2 Galvão, Lênio Soares
3 Santos, João Roberto dos
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHLF
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHF4
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Inpe/SP
2 Inpe/SP
3 Inpe/SP
Endereço de e-Mail do Autor1 alana@dsr.inpe.br
2 lenio@dsr.inpe.br
3 jroberto@dsr.inpe.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailalana@dsr.inpe.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Localização do EventoNatal
Data25-30 abr. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas3095-3102
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-11-14 17:29:49 :: alana@dsr.inpe.br -> sbsr ::
2008-12-15 20:08:15 :: sbsr -> administrator ::
2009-04-20 16:24:02 :: administrator -> alana@dsr.inpe.br ::
2009-04-22 01:14:59 :: alana@dsr.inpe.br -> administrator ::
2009-06-16 13:14:50 :: administrator -> marciana ::
2009-06-22 13:55:11 :: marciana -> erich@sid.inpe.br ::
2009-06-26 18:14:13 :: erich@sid.inpe.br -> administrator ::
2009-08-05 01:52:29 :: administrator -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:40:28 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:16:57 :: marciana -> administrator :: 2009
2022-07-07 03:46:33 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto hiperespectral
índices de vegetação
parâmetros biofísicos
área basal
cerrado
savana
ResumoMultispectral remote sensing has been widely used to estimate structural parameters of vegetation. However, data collection by broadband systems may result in the loss of crucial information available in specific wavelengths. In this context, the advent of hyperspectal remote sensing has offered possibilities to overcome this limitation. One of the most common approaches to estimate vegetation parameters from remote sensing data is the use of statistical techniques to find empirical relationships between measured in situ biophysical parameters and spectral reflectance or derived vegetation indices. In this paper, 18 narrow-band vegetation indices, calculated from Hyperion/EO-1 data, were tested for estimating basal area of Cerrado physiognomies in the Pirenópolis region, Goiás state. Five physiognomies with different structural parameters were analyzed: campo limpo, campo sujo, cerrado sentido restrito, cerradão and mata seca semidecídua. Before spectral transformations, the Hyperion radiance image was converted into atmospherically corrected surface reflectance data using a MODTRAN-based approach. From the studied vegetation indices, the best correlation results with basal area were observed for VOG 1, VIg, SR, VARI, RENDVI, EVI and NDVI (positive association) and for PSRI and SIPI (negative association). Results showed the importance of narrow-band vegetation indices associated with leaf pigments and red edge in the Cerrado environment.
ÁreaSRE
TipoFloresta e Vegetação
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Índices de vegetação...
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artigo_SBSR2009.pdf 14/11/2008 15:29 372.8 KiB 
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.17.29
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.17.29
Idiomapt
Arquivo Alvo3095-3102.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
alana@dsr.inpe.br
marciana
erich@sid.inpe.br
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
alana@dsr.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.28 1
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.51.02 1
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Agência FinanciadoraCNPq e CAPES
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition identifier issn label lineage nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor shorttitle tertiarymark url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3NNR6DB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/04.20.20.03
Última Atualização2017:07.11.19.19.35 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/04.20.20.03.09
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.26 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17852-TDI/2590
Chave de CitaçãoToniol:2017:UsDiCl
TítuloUso de diferentes classificadores e de simulação estocástica para discriminação de fitofisionomias do Cerrado usando atributos hiperespectrais do sensor Hyperion/EO-1
Título AlternativoUse of different classifiers and stochastic simulation for the discrimination of Cerrado physiognomies using hyperspectral attributes of the Hyperion/EO-1 sensor.
CursoSER-SRE-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2017
Data2017-04-11
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas144
Número de Arquivos1
Tamanho3417 KiB
2. Contextualização
AutorToniol, Alana Carla
BancaPonzoni, Flávio Jorge (presidente)
Galvão, Lênio Soares (orientador)
Sanches, Ieda Del'Arco
Sano, Edson Eyji
Endereço de e-Mailatoniol37@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2017-04-20 20:03:09 :: atoniol37@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-04-25 14:12:09 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> atoniol37@gmail.com ::
2017-05-15 20:04:09 :: atoniol37@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-05-16 13:54:01 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> atoniol37@gmail.com ::
2017-05-16 14:43:23 :: atoniol37@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-06-20 16:45:39 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> administrator ::
2017-07-11 19:11:24 :: administrator -> yolanda ::
2017-07-11 19:11:45 :: yolanda -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2017-07-11 19:20:57 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marcelo.pazos@inpe.br ::
2017-07-12 16:22:19 :: marcelo.pazos@inpe.br :: -> 2017
2017-07-12 16:28:19 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:26 :: administrator -> :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveCerrado
classificação
hiperespectral
simulação estocástica. Cerrado
classification
hyperspectral
stochastic simulation
ResumoO Cerrado brasileiro é considerado um dos mais importantes ecossistemas do mundo tanto pela riqueza de fauna quanto por sua ampla diversidade de espécies herbáceas, arbustivas e arbóreas que ocorrem em um gradiente de vegetação bem definido. Tendo em vista a importância do monitoramento desse hotspot de biodiversidade, o sensoriamento remoto hiperespectral pode fornecer informações sobre as características biofísicas e bioquímicas de sua cobertura vegetal. O objetivo deste trabalho foi identificar o melhor conjunto de atributos hiperespectrais do sensor Hyperion/Earth Observing One (EO-1), testando o desempenho de diferentes técnicas de classificação supervisionadas com esses atributos para discriminação de fitofisionomias do Cerrado. Na etapa de classificação foram consideradas duas imagens referentes à estação chuvosa (13/01/2015) e seca (24/06/2015). A área de estudo foi o Parque Nacional de Brasília (PNB). Os atributos testados foram: (a) a reflectância de 146 bandas do sensor Hyperion; (b) a primeira derivada da reflectância; (c) 22 índices de vegetação (IVs) de bandas estreitas; (d) a profundidade, área, largura e assimetria das bandas de absorção de clorofila em 680 nm; água foliar em 980 e 1200 nm; lignina e celulose em 1700, 2100 e 2300 nm; e (e) todos os atributos em conjunto. Os classificadores testados foram Árvore de Decisão J48 (AD), Random Forest (RF), Spectral Angle Mapper (SAM) e Support Vector Machine (SVM). Os resultados mostraram que a maior quantidade de atributos selecionados no período chuvoso compensou as confusões espectrais associadas à estrutura da vegetação durante esse período. Bandas mais profundas de absorção de água foram observadas no período chuvoso para as formações arbóreas que apresentaram também maiores taxas de variação espectral associadas à borda vermelha (primeira derivada). As classificações do período chuvoso apresentaram desempenho levemente superior às classificações do período seco, especialmente para tipologias que incluíam espécies invasoras, embora a maioria das diferenças em exatidão de classificação não tenham sido estatisticamente diferentes. As maiores exatidões totais foram atribuídas às classificações com todos os atributos em conjunto, enquanto que as menores exatidões foram relacionadas aos atributos parâmetros de bandas de absorção e derivada de 1$^{ª}$ ordem. Pelos mapas de entropia de Shannon e de moda, observou-se que as maiores incertezas entre os classificadores ocorreram para os atributos derivada de 1$^{ª}$ ordem e parâmetros de bandas de absorção, estando associadas com as fitofisionomias campestres. Pelo processo de simulação estocástica foram confirmados os resultados obtidos pelos mapas de classificação. Considerando um intervalo de credibilidade de 99\%, pode-se concluir que os melhores resultados de classificação nos períodos chuvoso e seco foram observados para RF e SVM. Usando estes classificadores, as maiores percentagens de acerto de classificação foram observadas com todos os atributos em conjunto para as formações campestres e com IVs, reflectância e todos os atributos para as formações arbóreas. A utilização de simulação estocástica foi importante para a complementação e confirmação dos resultados estatísticos associados aos processos de classificação de imagens Hyperion. ABSTRACT: The Brazilian savanna, locally known as Cerrado, is one of the most important ecosystems of the world because of the high biodiversity of trees, shrubs and grasses associated with a well-defined vegetation gradient. In order to monitor this important world's hotspot, hyperspectral remote sensing can provide information on biophysical and biochemistry vegetation properties. The objective of this study was to identify the best set of hyperspectral attributes to be used as input to different classification techniques for discriminating the Cerrado physiognomies. In the classification phase, two images were considered in rainy season (01/13/2015) and dry (06/24/2015).The study area is the Parque Nacional de Brasília (PNB). The attributes tested were, as follows: (a) the reflectance of 146 Hyperion bands; (b) the first-order derivative of reflectance; (c) 22 narrowband vegetation indices (VIs); (d) the depth, area, width and asymmetry of the 680-nm chlorophyll absorption band; the 980-nm and 1200-nm leaf water features; the 1700-nm, 2100-nm and 2300-nm lignin/cellulose absorption bands; and (e) all sets of attributes. The classifiers used in the data analysis were Decision Tree J48 (DT), Random Forest (RF), Spectral Angle Mapper (SAM) and Support Vector Machine (SVM). The results showed that the greater spectral confusion in the rainy season than in the dry season was compensated by the selection of a greater number of hyperspectral attributes in the classification procedure. Deeper leaf water absorption bands were observed in the rainy season for the tree-wooded savannas, which showed also greater rates of reflectance changes in the red-edge interval (first-order derivative). Classification accuracy in the rainy season was slightly higher than in the dry season, especially for classes with invasive species, but most of the differences were not statistically significant. The highest classification accuracy was obtained with the use of all hyperspectral attributes, while the lowest values were noted for the absorption band parameters and first-order derivative of reflectance. These results were confirmed by the Shannon entropy and mode maps, which showed that the greatest uncertainties in the classification were associated with the grassland/shrub savanna physiognomies. From the stochastic simulation at 99\% confidence level, it was concluded that the best classification results in both seasons were observed for RF and SVM. Using these classifiers, the largest percentages of correct classification were obtained with all attributes for the grassland/shrub savannas and with reflectance, VIs and all attributes for the tree-wooded physiognomies. Overall, the stochastic simulation was important for complementing and confirming the statistical results associated with the classification of the Hyperion images.
ÁreaSRE
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originais/Dissertação Final - Alana Toniol - Correções_16_05_2017.pdf 17/05/2017 11:34 3.2 MiB
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3NNR6DB
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3NNR6DB
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosatoniol37@gmail.com
gabinete@inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
atoniol37@gmail.com
gabinete@inpe.br
marcelo.pazos@inpe.br
yolanda
yolanda.souza@mcti.gov.br
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Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
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 resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype