1,721,108 research outputs found
Monitoramento da sustentabilidade agroambiental do território: um modelo baseado no valor geográfico dos serviços agroambientais
Full text linkTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2013.O desenvolvimento sustentável tornou-se um novo paradigma socioeconômico e ambiental para os diversos setores de produção, incluindo o setor agropecuário. A busca do equilíbrio entre produção e meio ambiente tem sido cada vez maior no âmbito do agronegócio brasileiro. Portanto, as novas abordagens metodológicas devem incluir inovações tecnológicas que auxiliem na busca desse ponto de equilíbrio. Nesse contexto, da necessidade de incentivar práticas sustentáveis de produção nas diversas regiões e escalas de planejamento, bem como, de avaliar a qualidade socioeconômica e ambiental das áreas agroambientais do país, o conceito de serviços ambientais e os programas de pagamento por serviço ambiental (PSA) vêm sendo amplamente discutidos como uma referência e uma oportunidade para avaliar e incentivar políticas e práticas de gestão no âmbito do desenvolvimento agrícola sustentável. Os serviços ambientais operam para manter os serviços ecossistêmicos, mediante incentivos de pagamento ou compensação financeira. Assim, os sistemas agrícolas já reconhecidos como provedores de alimentos, fibras e energia, passam a agregar outras funções relativas à manutenção da qualidade ambiental, tais como, a conservação do solo, da água e da biodiversidade. Embora, no Brasil, o PSA seja uma política de gestão recente, sua aplicação é uma realidade crescente. Atualmente, encontra-se em discussão, no Congresso Nacional, um projeto de lei para instituir a Política Nacional dos Serviços Ambientais e o Programa Federal de Pagamento por Serviços Ambientais. Existe uma demanda crescente por mecanismos capazes de orientar o estabelecimento de programas de PSA no Brasil. O mapeamento da prestação de serviços ambientais pode prover informações valiosas acerca do estado-da-arte da sustentabilidade agroambiental do território, tanto em nível regional quanto de propriedade rural. É nesse contexto que esse trabalho de tese, desenvolvido no âmbito do projeto GeoCerrado da Embrapa Cerrados, se insere. O trabalho propõe o conceito do valor geográfico dos serviços ambientais e o conceito do valor geográfico dos serviços agroambientais, como uma abordagem estratégica para atividades de planejamento e tomada de decisão no âmbito da gestão territorial. Enquanto o valor econômico de um serviço ambiental retrata a contribuição desse serviço ao bem-estar social, o valor geográfico dos serviços ambientais retrata a contribuição de uma dada área do território para o equilíbrio ambiental. Da mesma forma, o valor geográfico dos serviços agroambientais retrata acontribuição de uma dada área para o equilíbrio agroambiental do território. A partir dessa abordagem, foi construído o modelo conceitual do projeto denominado de Modelo Sinaleiro do Território (ou, Land Sustainability Vision em inglês). Esse modelo deverá orientar o processo de mapeamento e monitoramento do potencial de prestação serviços agroambientais (boas práticas de manejo) das áreas agroambientais, gerando alertas periódicos que indicarão áreas que estão e que não estão contribuindo para o equilíbrio agroambiental do território. Foi realizada uma primeira aplicação do Modelo Sinaleiro do Território no mapeamento do desempenho agroambiental do Estado de Goiás e Distrito Federal. A expectativa é que essa nova abordagem e o modelo proposto permitam a identificação de cada porção do território como uma impressão digital espaço-temporal que será monitorada pelos órgãos tomadores de decisão para orientar políticas públicas em diferentes esferas governamentais e não governamentais. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTSustainable development became a new environmental and socioeconomic paradigm for several sectors of production. The seek for the balance between production and the environment has increased in the Brazilian agribusiness. Therefore, new methodological approaches should include technological innovations that aid to find this "point" of equilibrium. In this context, the need to encourage sustainable practices of production in different regions and scales of planning and to evaluate the environmental and socioeconomic qualities of agroenvironmental areas of the country has been widely discussed, along with the concept of ecosystem services and programs of payment for environmental service (PES). Environmental services operate to maintain ecosystemic services upon incentives of payment or compensation. Thus, agricultural systems already recognized as providers of food, fiber and energy, start to add other functions related to the maintenance of environmental quality, such as conservation of soil, water and biodiversity. While in Brazil, the PES is a recent management policy, its implementation is a growing reality. Currently, it is under discussion in the Brazilian Congress, a project of law to establish the National Program of Environmental Services and the Federal Payment for Environmental Services. There is a growing demand for mechanisms to guide the establishment of PES programs in Brazil. The mapping of environmental services can provide valuable information about the state-of-the-art of agroenvironmental sustainability of the territory, both at regional and rural property levels. It is in this context that this Ph.D. dissertation, developed under the project titled GeoCerrado from Embrapa Cerrados, is inserted. The study proposes the concept of geographical value of environmental services and the concept of geographic value of agroenvironmental services as a key approach for activities of planning and decision-making proposals within the scope of territorial management. While the economic value of environmental services portrays the contribution of this service to social welfare, the geographic value of environmental services portrays the contribution of a given area of the territory for environment balance. On the same way, the geographic value of agroenvironmental services portrays the contribution of a given territorial area for the agroenvironmental sustainability. From this concept, we propose a conceptual model called Land Sustainability Vision. This model should guide the process of mapping and monitoring the potential of provision of environmental services (best managementpractices) of agroenvironmental areas, generating periodic warnings that indicate areas that are and are not contributing to the agroenvironmental balance of territory. A first application of mapping the agroenvironmental performance was conducted for the Goiás State and Federal District. The expectation is that this new approach and the proposed model enable the identification of each portion of the territory as a space-time fingerprint which will be monitored by the decision makers to guide public policies in different spheres of government and nongovernmental organizations.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmic
Discriminação e caracterização fenológica de classes de cobertura vegetal natural e antrópica do oeste da Bahia a partir de séries temporais do sensor Modis
Full text linkTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2014.Com o lançamento do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) a bordo das plataformas Terra e Aqua em 1999 e 2002, respectivamente, com resolução temporal de 1-2 dias, abriu-se a possibilidade de utilizar séries temporais contínuas de imagens orbitais para discriminar classes de cobertura vegetal natural e antrópica em diferentes partes da Terra. Os objetivos propostos nesta pesquisa foram: a)analisar a qualidade radiométrica das séries temporais (2000-2011) do índice de vegetação realçado (EVI) do sensor Terra/Modis do Oeste da Bahia e identificar o filtro mais apropriado, dentre os disponíveis no programa Timesat, para suavizar as referidas séries temporais; b) classificar as séries temporais filtradas de EVI pelo algoritmo spectral anglemapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia; e c) caracterizar afenologia da cobertura vegetal do Oeste da Bahia por meio de métricas fenológicasderivadas de séries temporais de EVI.A qualidade radiométrica foi analisada com base nos dados do Pixel Reliability,disponível no produto MOD13Q1. Os desempenhos dos três métodos de suavizaçãodisponibilizados no Timesat(Logística dupla, Savitzky-Golay e Gaussiano assimétrico) foramanalisados por meio do teste F de Graybill e pela estatística de Willmot. Curvas espectrotemporaisrepresentativas das classes Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerradodenso, Floresta estacional, Mata seca, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagemcultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM para classificar as séries temporais e obter o mapa de uso e cobertura vegetal da área de estudo.A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye eestatística Kappa. As séries temporais de EVI foram processadas no programa Timesat paraextrair as métricas fenológicas de taxas de rebrota, senescência, produtividades total esazonal, valores de mínimo e máximo, comprimento e amplitude alcançados em cadaestação climática. Posteriormente, realizaram-se as tabulações cruzadas entre as métricasfenológicas e as classes de cobertura vegetal natural e antrópica da área de estudo.Cinco por cento dos pixels do Modis do Oeste da Bahia estiveram cobertos pornuvens, praticamente todos eles provenientes da estação chuvosa. O filtro que apresentoumelhor desempenho na suavização de séries temporais do Modis EVI dessa região foiLogística dupla. O classificador SAM discriminou as classes supracitadas (índice Kappa =0,8), todavia, baseado em dados disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico.As métricas fenológicas evidenciaram as adaptações vegetativas relacionadas ao periodismo da vegetação no Oeste da Bahia. Observou-se grande heterogeneidade na representação das métricas fenólogicas, pois a vegetação do Cerrado possui grande diversidade em termos de estrutura (composto por um mosaico de formações campestre,savânica e florestal), além de apresentar forte influência da sazonalidade climática. Essas características refletem-se em acentuadas diferenças em termos de índice de área foliar,densidade e distribuição espacial de indivíduos e teor de água nas folhas, entre outros parâmetros. Portanto, os distintos padrões das métricas encontrados nessa pesquisa estão relacionados às características naturais e adaptativas ao ambiente de cada fitofisionomia presente na área de estudo. No caso da agropecuária (culturas agrícolas de sequeiro e pastagens cultivadas, principalmente), as métricas também apresentaram elevada heterogeneidade, por causa da diversidade em termos de tipo de cultura (por exemplo, soja,milho, algodão e milheto) e do manejo de solos e planta (por exemplo, plantio direto e plantio convencional).Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis,após a aplicação do filtro temporal, para discriminar classes de uso e cobertura vegetal no Oeste da Bahia. Recomenda-se a continuidade da pesquisa a partir das séries temporais em consonância com os dados do regime pluviométrico para o Oeste da Bahia, devido as marcantes características da sazonalidade, para a análise do comportamento fenológico da cobertura vegetal na área de estudo. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe launch of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensoraboard of the Terra and Aqua platforms in 1999 and 2002, respectively, with 1-2 daytemporal resolution, opened the possibility of using continuous satellite time series todiscriminate land use and land cover classes in different parts of the world. The objectives ofthis study were: a) to analyze the radiometric quality of Enhanced Vegetation Index (EVI)time series (2000-2011) derived from the Terra/Modis sensor of Western Bahia and toidentify the most appropriated filter, among those available in the Timesat software, tosmooth time series; b) to classify the filtered EVI time series by the spectral angle mapper(SAM) algorithm to map land use and land cover classes of Western Bahia; and c) tocharacterize the phenology of land use and land cover classes of Western Bahia by meansof phenological metrics derived from the EVI time series.The radiometric quality was evaluated based on the Pixel Reliability data available inthe MOD13Q1 product. The performances of three smoothing filters available in the Timesatsoftware (double Logistics, Savitzky-Golay and asymmetric Gaussian) were analyzed usingthe Graybill´s F-test and the Willmot statistics. Spectro-temporal curves representative ofCampo sujo (shrub Cerrado), Cerrado ralo (sparse Cerrado), Cerrado típico (Cerradoshrubland), Cerrado denso (dense Cerrado), Seasonal forest, Dry forest, Secondaryvegetation, Croplands and Pasturelands were used as reference members in applying theSAM algorithm to classify the time series to obtain land use and land cover map of the studyarea. The accuracy of the mapping was analyzed by RapidEye satellite images and Kappastatistics. The EVI time series were processed in the Timesat software to extractphenological metrics of rate of regrowth, senescence and total seasonal productivity,minimum and maximum values, as well as the length and amplitude achieved in eachweather station. Subsequently, we conducted the cross-tabulations between phenologicalmetrics and land use and land cover classes of the study area.Five percent of the Modis pixels of Western Bahia were affected by clouds, virtuallyall of them from the rainy season. The filter with the best performance to smooth Modis EVItime series from this region was the double Logistics. The SAM classifier discriminated theabove mentioned classes (Kappa index = 0.8), however, based on previous data available inthe literature, there was underestimation of Pasturelands and overestimation of Cerradoshrubland.The phenological metrics showed vegetative adaptations related to the periodism ofthe vegetation in Western Bahia. There was considerable heterogeneity in the representationof phenological metrics because the Cerrado vegetation has high diversity in terms ofstructure (composed of a mosaic of grasslands, shrublands and forestlands), besides thestrong influence of climatic seasonality. These characteristics are reflected in strongdifferences in the leaf area index, density and spatial distribution of individuals and the watercontent of leaves, among other parameters. Therefore, the different patterns of metrics foundin this study are related to natural and adaptive characteristics of the environment of eachphytophysiognomy present in the study area. In the case of agriculture (mainly dry spellcroplands and cultivated pasturelands), the metrics also showed high heterogeneity becauseof the diversity in terms of type of culture (e.g., soybean, corn, cotton and millet) and soil andplant management (e.g., conventional and no-till planting system).This study allowed demonstrating the potential of MODIS time series after applyingtemporal filter for discriminating land use and land cover classes of Western Bahia. Werecommend continuing this research analyzing the influence of the rainfall in the EVI timeseries of the study area. As mentioned before, this region is marked by the strongseasonality.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmic
Análise de imagens do satélite ALOS PALSAR (Banda L, modo polarimétrico) para discriminação de coberturas de terras no Distrito Federal
Full text linkDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2009.Mapas de cobertura de terras são importantes fontes de dados para monitoramentos ambientais, preservação da biodiversidade, zoneamentos sócio-econômico e ambiental e monitoramento de mudanças climáticas locais e globais, dentre outras atividades. No Distrito Federal (DF), os mapeamentos de cobertura de terras têm sido realizados com base em imagens ópticas. No entanto, imagens de radar constituem-se em uma alternativa viável às imagens ópticas, pois independem das condições de iluminação solar, podem atravessar nuvens e fumaças e podem detectar diferenças nas estruturas da vegetação. O objetivo deste estudo é analisar o potencial das imagens de radar adquiridas pelo satélite ALOS PALSAR para o mapeamento de cobertura de terras. Uma imagem de 25 de abril de 2007 (banda L, polarizações HH, HV e VV, final da estação chuvosa) de parte do DF foi convertida para coeficientes de retroespalhamento (s°) e processada por meio da técnica de segmentação por crescimento de regiões. Valores de s° foram analisados estatisticamente por meio de cluster analysis. Os segmentos foram convertidos para o formato shape e mapeados visualmente na tela do monitor de computador, com suporte de um pacote de programas de sistema de informações geográficas, em uma escala de mapeamento compatível com 1:100.000. As seguintes classes temáticas foram consideradas: Áreas Urbanas consolidadas, Áreas Urbanas em consolidação, Culturas Agrícolas, Pastagens Cultivadas, Reflorestamento, Campos, Cerrado Típico, Matas de Galeria, Matas Indiscriminadas e Reservatórios. A exatidão de mapeamento, fornecido pelo índice kappa e calculado a partir da verificação de 86 pontos em campo, foi de 0,69. _______________________________________________________________________________ ABSTRACTLand cover maps are important source of data for environmental monitoring, biodiversity conservation, social, economic and environmental zonning, and local and global climatic changes, among other activities. In the Federal District of Brazil (FD), land cover mappings have been obtained from optical images. However, radar data are valuable alternative for the optical remote sensing since they are independent of solar illumination, can penetrate clouds and smokes and can depict differences in canopy structures. The goal of this study is to analyze the potential of ALOS PALSAR radar data for land cover mapping. A scene covering part of FD, obtained in April 25th, 2007 (L-band, HH, HV and VV polarizations, end of wet season) was converted into backscattering coefficients (s°) and processed through the image segmentation technique by growing region. Values of s° were analyzed with the support of cluster analysis. The segments were converted into shape format and mapped visually in the computer screen using a geographical information system software package, in a 1:100,000 mapping scale. The following thematic classes were considered: consolidated urban areas, urban areas in consolidation, croplands, planted pasturelands, reforestations, grasslands, shrub Cerrado, gallery forests, indiscriminated forests and reservoirs. The accuracy of the final map, provided by the kappa index and obtained from 86 field checking points, was 0.69.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em Geologi
Dinâmica espaço-temporal da cultura de soja no cerrado, analisada por meio de estatística espacial e dados físicos, socioeconômicos e ambientais
Full text linkTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2020.O entendimento da expansão da produção agrícola de uma determinada região é
fundamental para o seu planejamento territorial e desenvolvimento regional. Devido ao
aumento da demanda mundial por alimentos, ampliação do poder aquisitivo da
população e o potencial de diversificação dos produtos, o cultivo da soja configura em
grande relevância econômica para o Brasil. O objetivo geral desta pesquisa foi analisar a
dinâmica da cultura de soja no Cerrado entre 1974 a 2014 e identificar áreas potenciais
de expansão agrícola por meio de estatística espacial e dados físicos, socioeconômicos e
ambientais. O estudo foi baseado nos dados de Produção Agrícola Municipal (PAM) do
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), obtidos em 1974, 1984, 1994,
2004 e 2014. Esses dados foram analisados por meio do índice de Gini para averiguar o
grau de concentração da produção de soja no Cerrado e por meio dos índices de Moran
global (I) e local (Ii) para mensurar o grau de correlação espacial existente entre as
principais microrregiões produtoras de soja. Para caracterização socioeconômica dessas
áreas, foram utilizados dados da PAM de produção de soja anual (t) no período de 1974
a 2018 e de área colhida de soja (ha) referente ao ano de 2018, Índice de
Desenvolvimento Humano (IDH) e Produto Interno Bruto (PIB). O aspecto ambiental
foi analisado por meio das Áreas de Preservação Permanente, mapeadas pelas Fundação
Brasileira de Desenvolvimento Sustentável. A identificação das áreas potenciais de
expansão agrícola deu-se pela integração dos seguintes dados: de agricultura anual e
pastagem do mapeamento realizado no âmbito do Projeto TerraClass Cerrado 2013;
precipitação média anual e mensal obtida pela plataforma WorldClim2 e INMET; mapas
de solos e geomorfologia do IBGE na escala de 1:250.000; mapa de terras indígenas da
Fundação Nacional do Índio (FUNAI); e mapa de unidades de conservação do Instituto
Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade (ICMBio). Os resultados indicaram
que as principais regiões produtoras de soja se encontram nas microrregiões do Mato
Grosso, Mato Grosso do Sul, Bahia, Goiás, Maranhão e Piauí. A análise do índice de
Gini, I e Ii demonstrou que a produção de soja no Cerrado é feita com grande
concentração geográfica em regiões específicas. No período considerado de 40 anos
(1974 a 2014), a produção expandiu, inicialmente, das regiões sul para o centro-oeste do
bioma, porém, a partir da década de 2000, surgiram três novos hotspots (oeste da Bahia
e sul do Maranhão e Piauí). A caracterização física, socioeconômica e ambiental
identificou que as melhores condições são encontradas no estado do Mato Grosso. Em contrapartida, as piores condições foram encontradas na região de MATOPIBA. As
microrregiões de Mato Grosso e Goiás obtiveram o maior desempenho econômico e
melhor indicador social. As áreas potenciais de expansão agrícola estão concentradas
em Goiás e Mato Grosso do Sul. Os resultados obtidos neste estudo fornecem subsídios
para orientar as políticas econômicas de exportação de commodities agrícolas, políticas
públicas e ações do setor produtivo voltadas para estoque regulador de grãos, melhoria
na logística de transporte e incentivo à implantação de uma agricultura ambientalmente
sustentável.Understanding the expansion of agricultural production in a given region is fundamental
to its territorial planning and regional development. Due to the increase in the world´s
demand for food, expansion of the population's purchasing power and the potential for
product diversification, soybean cultivation is of great economic relevance for Brazil.
The general objective of this research was to analyze the dynamics of the soybean
culture in the Cerrado (1974 to 2014) and identify potential areas for agricultural
expansion using spatial statistics and physical, socioeconomic and environmental data.
The study was based on Municipality Agricultural Production data from the Brazilian
Institute of Geography and Statistics (IBGE), obtained in 1974, 1984, 1994, 2004, and
2014. These data were analyzed using the Gini index to ascertain the degree of
concentration of soybean production in the Cerrado and through global and local Moran
indices to measure the degree of spatial correlation between the main soybean producers
in terms of microregions. For socioeconomic characterization of these areas, data from
the PAM of annual soybean production (t) from 1974 to 2018 and harvested soybean
area (ha) for the year 2018, Human Development Index (HDI) and the Gross Domestic
Product (GDP) were selected. The environmental aspect was analyzed through the
Permanently Protected Areas, mapped by the Brazilian Foundation for Sustainable
Development. The identification of potential areas for agricultural expansion was
achieved by integrating the following data: annual agriculture and pasture data from the
mapping carried out within the scope of the TerraClass Cerrado Project from 2013;
precipitation data obtained by the WorldClim2 platform and NMI; soil and
geomorphological maps produced by IBGE on 1:250,000 scale; indigenous land map,
obtained from the National Indian Foundation (FUNAI); conservation units map,
obtained from the Chico Mendes Institute for Biodiversity Conservation (ICMBio). The
results indicated that the main producing regions are found in the microregions of Mato
Grosso, Mato Grosso do Sul, Bahia, Goiás, Maranhão and Piauí. The analysis of the
Gini index, global Moran index and local Moran index demonstrated that the production
of soybean in the Cerrado is conducted with great geographical concentration in specific
regions. In the 40-year period (1974 to 2014), production initially expanded from the
south regions to the center-west of the biome, however, since 2000s, three new hotspots
emerged (western Bahia and southern Maranhão and Piauí). The best socioeconomic
and environmental conditions were found in the Mato Grosso state. On the other hand, the worst conditions were found in the MATOPIBA region. The microregions of Mato
Grosso and Goiás had the highest economic performance and the best social indicator.
The areas with high potential for agricultural intensification are concentrated in Goiás
and Mato Grosso do Sul. The results obtained in this study provide subsidies to guide
policies of agricultural commodities exportation, public policies and actions in the
productive sector aimed at regulating grain stocks, transportation logistics, and to
encourage the implementation of environmentally sustainable agriculture.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmic
Análise de imagens do satélite ALOS PALSAR para discriminar fitofisionomias do bioma Cerrado : estudo de caso no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros
Full text linkDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2012.Cerrado é o termo brasileiro para as formações vegetais savânicas encontradas
no Planalto Central brasileiro e é o segundo maior bioma do Brasil. A exploração dos recursos naturais desse bioma tem sido feita por meio de lavouras mecanizadas e criações extensivas de gado bovino. Em 2002, 40% da cobertura vegetal natural desse
bioma já haviam sido removidas por alguma atividade antrópica Em 2010, essa
porcentagem aumentou para aproximadamente 49%. O Cerrado é considerado um
hotspot para conservação da biodiversidade. Mesmo assim, pouco mais de 2% do bioma
é protegido em termos de unidades de conservação federal. Uma dessas unidades é o Parque Nacional Chapada dos Veadeiros (PNCV), localizado no nordeste do estado de
Goiás. Nesse parque, estudos de reconhecimento e discriminação de classes de cobertura vegetal têm sido realizados com dados obtidos por sensoriamento remoto, mais especificamente os satélites Landsat ETM+ e Terra MODIS. Os sensores ópticos são bastante úteis no mapeamento de alvos na superfície terrestre, contudo é importante reconhecer algumas de suas limitações, como a dependência das condições atmosféricas (cobertura de nuvens). Uma alternativa é o uso de sensores de radar de abertura sintética (SAR), que possuem fonte própria de REM e operam na faixa espectral das microondas. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é analisar o potencial das imagens do ALOS PALSAR para discriminar as principais fitofisionomias do bioma Cerrado, tendo como estudo de caso, o PNCV. Para tanto, três métodos de classificação de imagens foram
utilizados: segmentação e ISOSEG, MAXVER-ICM (máxima verossimilhança -
iterated conditional mode) e SVM (support vector machine). A acurácia dos resultados
dessas três classificações foi analisada por meio de exatidão global, erros de omissão e
comissão e índice Tau ( ). Embora o classificador MAXVER-ICM tenha apresentado
acurácia mais alta, os três classificadores tiveram desempenhos parecidos: exatidões globais variando entre 75% a 78% e índices variando de 0,71 a 0,76. Esses valores
estão no intervalo de concordância denominado “muito boa”, apenas um nível abaixo da
categoria mais alta. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTCerrado is the Brazilian term for savanna vegetation found in the Brazilian Central Plateau and is the second largest biome in Brazil. The exploitation of natural resources of this biome has been made through extensive mechanized crops and livestock cattle. In 2002, 40% of the natural vegetation of this biome had been removed by human activities. In 2010, this percentage increased to approximately 49%. The Cerrado is
considered a hotspot for biodiversity conservation. Even so, just over 2% of the biome is protected in terms of federal conservation units. One of these units is the Chapada dos Veadeiros National Park (PNCV), located in the northeastern State of Goiás. In this park, studies of recognition and discrimination of vegetation classes have been conducted with data obtained by remote sensing, especifically Landsat ETM + and
Terra MODIS. Optical sensors are useful in mapping the Earth's surface targets, but it is important to recognize some of its limitations, such as dependence on atmospheric conditions (cloud cover). An alternative is the use of sensors with synthetic aperture radar (SAR), which have their own source of electromagnetic radiation and operating in the microwave spectral range. In this sense, the objective of this dissertation is to analyze the potential of ALOS PALSAR images to discriminate the main physiognomies of the Cerrado biome, taking as case study, the PNCV. For this purpose, three methods of image classification were used: segmentation plus ISOSEG, MAXVER-ICM (maximum likelihood-iterated conditional mode) and SVM (support vector machine). The accuracy of results from these three classifications was evaluated by global accuracy, errors of omission and commission and Tau ( ) index. Although the
MAXVER-ICM classifier presented highest accuracy, the three classifiers had similar performance: overall accuracies ranging from 75% to 78% and index ranging from 0.71 to 0.76. These values are in the range of concordance called "very good", just one level below the highest category.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmic
The use of digital photography in the evaluation of morphological parameters of eucalyptus clonal seedlings
No full textTrabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2016.O cultivo de eucalipto no Brasil tem crescido nos últimos anos, assumindo uma posição de destaque na economia nacional. A produtividade florestal depende da qualidade das mudas em campo. O objetivo deste estudo foi analisar o potencial de fotografias digitais obtidas por câmeras digitais convencionais para estimar parâmetros morfológicos de mudas clonais de três híbridos de Eucalyptus, gentilmente cedidas pelo viveiro comercial R & S Florestal, localizado na região administrativa de Planaltina/DF. Os materiais genéticos selecionados foram o AEC 224, o I144 e o VM01. Inicialmente, foi analisada a possibilidade de calcular a área foliar dos três clones com o uso de uma câmara digital convencional (marca Canon, modelo PowerShot SX5O). Em seguida, a altura, o diâmetro e o índice de qualidade de Dickinson (IQD) das mudas foram estimados e comparados com as estimativas obtidas pelo método convencional. Resultados de área foliar indicaram que o clone VM01 possui maior desenvolvimento vegetativo (135 cm2, em média). Coeficientes de determinação (R2) variaram entre 0,81 a 0,96 para altura e IQD. Para o diâmetro das mudas, houve uma superestimação pelo método de fotos digitais, com coeficiente de correlação médio de 0,54. Resultados desse estudo indicaram que o método de câmera digital é eficiente no cálculo de parâmetros morfológicos de mudas de eucalipto. Esse método apresenta ainda outra vantagem que é a possibilidade de elaborar um banco de fotografias digitais de mudas para subsidiar a melhor prática de gerenciamento dos viveiros comerciais.The production of Eucalyptus in Brazil has increased in recent years, assuming a prominent position in the national economy. The forest productivity depends on the quality of seedlings in the field. The objective of this study was to analyze the potential of digital photos obtained using conventional, digital cameras to estimate morphological parameters of clone seedlings of three Eucalyptus hybrids kindly provided by the R & S commercial seedling nursery, located in the administrative region of Planaltina/DF. The selected genetic materials were the AEC 224, I144 and VM01. At first, we analyzed the possibility to calculate the leaf area of the three clones by using a conventional digital camera (Canon, PowerShot SX5O model). Next, the height, the diameter and the Dickinson quality index (IQD) of the seedlings were estimated and compared with those obtained by the conventional methods. Results of leaf area indicated that the VM01 clone presented the highest development (135 cm2, in average). Correlation coefficients varied from 0.81 to 0.96 for height and IQD. For the diameter, there was an overestimation by the digital photos, with average correlation coefficient of 0.54. Results of this study indicated that the method based on digital camera is efficient in the estimation of morphological parameters of Eucalyptus seedlings. The method also presents additional advantage in terms of possibility to elaborate a database with digital photos of seedlings to subsidize the best management practices of seedling nurseries
Identifying recent deforestation in the brazilian cerrado using the image difference technique and normalized burn ratio
Full text linkTrabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, [2016].No Brasil, sistemas de alerta de desmatamentos em tempo quase real têm sido desenvolvidos apenas para a Amazônia,
embora, nos últimos anos, o bioma Cerrado tem-se destacado por suas altas taxas de ocupação humana, principalmente
para produção de grãos e carne bovina. Em comparação com a Amazônia, o Cerrado apresenta dificuldades adicionais
por causa da presença de três formações vegetacionais (campestre, savânica e florestal) e também por causa da marcada
influência da sazonalidade climática. O objetivo desse estudo é analisar o potencial das técnicas de diferença de
imagens e do índice de queimada por diferença normalizada (NBR) em cenas do satélite Landsat-8 Operational Land
Imager (OLI) para produzir indicativos de desmatamentos recentes no bioma Cerrado. A área de estudo selecionada foi
a região oeste da Bahia, uma das fronteiras agrícolas mais importantes do país. Foram selecionadas duas cenas (órbita =
220; ponto = 68) de 26 de agosto de 2014 e 29 de agosto de 2015. Um dos algoritmos utilizados foi o disponível no
programa Erdas Imagine 2014, denominado de diferença de imagens (image difference). Essa técnica foi
complementada com o NBR para discriminar áreas desmatadas de áreas queimadas. A técnica de diferença de imagens
utilizando a banda 7 do Landsat-8 e um limiar de 5% permitiu a identificação de 286 polígonos na área de estudo,
correspondendo ou a áreas desmatadas ou a áreas queimadas. O NBR permitiu eliminar 108 desses polígonos,
classificados como queimada após a inspeção visual de composições coloridas RGB/564. Análise de acurácia com base
em imagens do Sentinel-2A indicaram erros de omissão e comissão inferiores a 5%. O método de diferença de imagens
seguida da técnica de NBR possui alto potencial para identificar, de forma rápida, eficiente e operacional, indicativos de
desmatamento no bioma Cerrado para subsidiar campanhas de combate a desmatamentos ilegais no Cerrado.In Brazil, near-real time deforestation detection systems have been developed only for the Amazon, although, in recent
years, the Cerrado biome has been highlighted for its high rates of human occupation, mainly for grain and beef
production. Compared with the Amazon, the Cerrado presents additional difficulties because of the presence of three
types of vegetation formations (grasslands, shrublands and forestlands) and also because of the marked influence of the
climatic seasonality. The objective of this study is to analyze the potential of the image difference and normalized burn
ratio (NBR) techniques applied to the Landsat-8 satellite images to produce indicatives of recent deforestation in the
Cerrado biome. The study area was the western region of Bahia, one of the most important agricultural frontiers of the
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country. Two Landsat-8 scenes (path = 220; row = 68) from August 26, 2014 and August 29, 2015 were selected. The
image difference algorithm used was the one available in the Erdas Imagine 2014 software package. This technique was
complemented with the NBR to discriminate between deforested areas and burned areas. The image difference
technique based on band 7 of Landsat-8 and a threshold of 5% identified 286 polygons in the study area, corresponding
to either deforested or burned area. The NBR allowed the exclusion of 108 polygons classified as burned areas,
according to the visual inspection of RGB/564 color composites. Results of this research indicated that the image
difference and the NBR procedures has high potential to identify, quickly, efficiently and in an operating mode,
indicatives of deforestation in the Cerrado biome to subsidize field campaigns to combat illegal deforestations
Detecção de pontes em imagens SAR com base na análise das polarizações da banda L
Full text linkTrabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2012
Análise espaço-temporal da ocupação urbana do Distrito Federal e do potencial de identificação de feições do terreno por meio de novas tecnologias de sensoriamento remoto
Full text linkTese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, 2023.As mudanças no uso da terra afetam os ecossistemas, gerando impactos desde o nível local até o global. Essas mudanças ocorrem tanto pela expansão urbana quanto rural. Nos últimos anos, a magnitude desses impactos tornou-se cada vez mais evidentes. O padrão de ocupação do Distrito Federal (DF) caracteriza-se por apresentar uma grande extensão de áreas urbanas consolidadas e em expansão, principalmente a partir do início da década de 1990. Muitas dessas áreas em expansão são irregulares, notadamente, invasões de áreas públicas e parcelamento para fins urbanos de áreas originalmente destinadas para
ocupação rural. Essa ocupação desordenada causou, e ainda causa, diversos impactos ambientais negativos. O objetivo desta tese é analisar o padrão histórico das ocupações urbanas no DF a partir de dados de sensoriamento remoto, identificando padrões, vetores, impactos e tendências. Complementarmente, foi analisada uma nova tecnologia de sensoriamento remoto orbital para identificar e monitorar áreas de vegetação nativa e áreas rurais do DF. Esta tese é composta por dois capítulos organizados na forma de artigo, com introdução, metodologia, resultados, discussões e conclusões próprios para serem submetidos em periódicos científicos de maneira individualizada. O primeiro capítulo apresenta a evolução espacial da mancha urbana do DF nos últimos sessenta anos, seus principais vetores, padrões e impactos na paisagem. O segundo capítulo apresenta uma análise do potencial de identificação de diferentes coberturas vegetais no bioma Cerrado a partir de dados obtidos por uma constelação de nanosatélites de alta resolução espacial (mosaicos do satélite PlanetScope - PS), tendo, como estudo de caso, o DF. Dessa forma, o primeiro capítulo tem foco maior na área urbana e o segundo capítulo, na área rural e na vegetação nativa do DF. Os resultados do primeiro capítulo mostraram que o DF ainda está em plena expansão urbana, não havendo sinais de desaceleração. Os principais fatores que direcionam a forma da mancha urbana e limitam seu crescimento, são os ambientais, seguidos dos topográficos e depois, dos normativos, demonstrando que as métricas de paisagem são um método eficiente de analisar a evolução urbana. Já o segundo artigo demonstrou que os mosaicos mensais do PS são
eficientes para identificar diferentes tipos de uso e cobertura de terras. Além disso, são capazes de identificar as mudanças sazonais da cobertura do solo decorrentes das atividades agrícolas.Changes in land use affect ecosystems, generating impacts from local to global levels. These changes occur by both urban and rural expansions. In recent years, the magnitude of these impacts is becoming increasingly evident. The land occupation pattern in the Distrito Federal (DF) of Brazil is characterized by the presence of a large extension of consolidated and expanding urban areas, mainly from the beginning of the 1990s. Many of these expanding areas are irregular, composed by invasions and subsequent subdivisions of public areas for urban land speculation of areas originally intended for rural occupation. This disordered occupation has caused several negative environmental impacts. The objective of this study is to analyze the historical pattern of urban occupations in the DF, based on remote sensing data and identification of patterns, vectors, impacts, and trends. In addition, we evaluated a new remote sensing technology for identifying and monitoring the native vegetation and rural areas of the DF. This study consists of two chapters organized in the form of articles, with an introduction, methodology, results, discussions, and conclusions suitable for individual submission to scientific journals. The first chapter presents the spatial evolution of the urban area of the DF in the last sixty years, its main vectors, patterns, and impacts on the landscape. The second chapter presents an analysis of the potential of high spatial resolution, monthly mosaics acquired by the constellation of PlanetScope (PS) nanosatellites for discriminating different types of the vegetation cover in the Cerrado biome, having the DF as the case study. Thus, the first chapter focused on urban area while the second chapter emphasized rural area and native vegetation of the DF. The results of the first chapter showed that the DF is still in significant urban expansion, with no signs of
decreasing. The main factors that direct the shape of the urban sprawl and limit its growth are the environmental, followed by the topographic, and then, the normative, demonstrating that landscape metrics are an efficient method of analyzing urban evolution. demonstrating that landscape metrics are an efficient method of analyzing urban evolution. The second article showed that the PS monthly mosaics are efficient to identify different types of land use and land cover classes. In addition, they are able to identify seasonal changes in land cover resulting from agricultural activities.Faculdade UnB Planaltina (FUP)Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientai
Monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas embargadas no bioma Amazônia por meio da análise de imagens multitemporais
No full textDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2023.O uso de sensoriamento remoto e geotecnologias no monitoramento de áreas desmatadas
são amplamente difundidos. O Brasil possui metodologias consolidadas que permitem
quantificar remotamente as áreas desmatadas em corte raso, em especial no bioma
Amazônia. Contudo, as iniciativas de monitoramento da recuperação da vegetação nativa
são incipientes. Assim este estudo analisou estatisticamente a radiometria do sensor OLI
embarcado nos satélites Landsat 8 e Landsat 9 e o desempenho do NDVI convertido para
fração de cobertura vegetal (FCV) com a imagem fração de vegetação (IFV) derivada de
modelo linear de mistura espectral (MLME) para o monitoramento da regeneração da
vegetação. Foram selecionadas nove áreas de estudo, que estão inseridas no estado do
Mato Grosso, localizadas no bioma Amazônia. Para a comparação radiométrica do sensor
OLI (Landsat 8 e 9) foram analisadas duas cenas conjugadas desses satélites (diferença
de 8 dias entre as datas de passagem), adquiridas em abril (estação chuvosa) e setembro
(estação seca) de 2022. Os resultados mostraram que os dados obtidos pelos dois satélites
são, regra geral, estatisticamente similares, mas podem ser diferentes dependendo da
estação do ano e da classe de uso e cobertura de terras, principalmente em função da
diferença espectral e radiométrica dos sensores. As diferenças máximas nos valores de
NDVI foram significativamente maiores na estação chuvosa do que na estação seca. Para
a comparação das imagens FCV com a IFV, foram selecionadas 35 imagens do satélite
Landsat 8 da estação seca do período de 2018 a 2022. Observou-se uma forte correlação
linear entre os modelos em todas as áreas de estudo apresentando coeficientes de
correlação entre 0,81 a 0,98. Pode-se constatar que ambas os modelos aplicados são
eficientes no monitoramento da regeneração da vegetação de áreas desmatadas
embargadas no bioma Amazônia, porém, sugere-se ampliar o estudo para outras áreas e
para uma série temporal maior e aprimorar a aplicação da metodologia para a confirmação
dos resultados.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).The use of remote sensing and geotechnologies in monitoring deforested areas is
widespread. Brazil has consolidated methodologies that allow quantifying deforested
areas remotely, especially in the Amazon biome. However, initiatives to monitor the
regeneration of native vegetation are incipient. Thus, this study statistically analyzed the
radiometry of the OLI sensor onboard the Landsat 8 and Landsat 9 satellites and the
performance of the NDVI converted to fraction vegetation cover (FVC) with the
vegetation fraction image (VFI) derived from the linear spectral mixture model (LSMM)
for monitoring vegetation regeneration. The nine study areas are inserted in the state of
Mato Grosso, located in the Amazon biome. For the radiometric comparison of the OLI
sensor (Landsat 8 and 9), two combined scenes of these satellites were analysed (8 days
difference between the passing dates), acquired in April (rainy season) and September
(dry season) of 2022. of the performance of the NDVI converted to FVC compared with
the VFI, one image per year from the Landsat 8 satellite of the dry season (from
August/September) in the period from 2018 to 2022 was used. In the radiometric
comparison of the OLI sensor of Landsat 8 and 9 the results showed that the data obtained
by the two satellites are, in general, statistically similar, but can be different depending
on the season of the year and the class of use and land cover. The two satellites did not
reproduce the same NDVI values. Maximum differences in NDVI values were
significantly greater in the wet season than in the dry season. To compare the FVC and
VFI images, 35 images from the Landsat 8 satellite of the dry season from 2018 to 2022
were selected. A strong linear correlation was observed between the models in all areas
of study, showing correlation coefficients between 0.81 and 0.98. It can be seen that both
applied models are efficient in monitoring the regeneration of vegetation in embargoed
deforested areas in the Amazon biome, however, it is suggested to expand the study to
other areas and to a larger time series to improve the application of the methodology for
the confirmation of results.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmic
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