Caracterização espectral de estágios sucessionais de vegetação secundária arbórea em Altamira (PA), através de dados orbitais

Ponzoni, Flávio Jorge; Rezende, Ana Carolina

doi:10.1590/s0100-67622004000400007

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“…In the SWIR range (OLI-B6, OLI-B7, MSI-B11, and MSI-B12), the spectral differences are smaller, but the SS 1 also presented surface reflectance values slightly superior in comparison to the intermediate and advanced stages. In this case, the plenty amount of leaves in the later stages reduces the canopy reflectance due to the greater water presence, which dominates the vegetation spectral behavior in this spectral region [14,88]. Thus, it becomes evident that the use of Sentinel-2 data allows the generation of spectral curves with a greater level of detailing than the Landsat-8 data, in face of the availability of three spectral bands in the red-edge region (0.7-0.77 µm), besides another band in the near infrared plateau (0.86 µm).…”

Section: Feature Selection and Spectral Reflectancementioning

confidence: 99%

Evaluating Sentinel-2 and Landsat-8 Data to Map Sucessional Forest Stages in a Subtropical Forest in Southern Brazil

et al. 2017

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Studies designed to discriminate different successional forest stages play a strategic role in forest management, forest policy and environmental conservation in tropical environments. The discrimination of different successional forest stages is still a challenge due to the spectral similarity among the concerned classes. Considering this, the objective of this paper was to investigate the performance of Sentinel-2 and Landsat-8 data for discriminating different successional forest stages of a patch located in a subtropical portion of the Atlantic Rain Forest in Southern Brazil with the aid of two machine learning algorithms and relying on the use of spectral reflectance data selected over two seasons and attributes thereof derived. Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) were used as classifiers with different subsets of predictor variables (multitemporal spectral reflectance, textural metrics and vegetation indices). All the experiments reached satisfactory results, with Kappa indices varying between 0.9, with Landsat-8 spectral reflectance alone and the SVM algorithm, and 0.98, with Sentinel-2 spectral reflectance alone also associated with the SVM algorithm. The Landsat-8 data had a significant increase in accuracy with the inclusion of other predictor variables in the classification process besides the pure spectral reflectance bands. The classification methods SVM and RF had similar performances in general. As to the RF method, the texture mean of the red-edge and SWIR bands were considered the most important ranked attributes for the classification of Sentinel-2 data, while attributes resulting from multitemporal bands, textural metrics of SWIR bands and vegetation indices were the most important ones in the Landsat-8 data classification.

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Section: Feature Selection and Spectral Reflectancementioning

confidence: 99%

Evaluating Sentinel-2 and Landsat-8 Data to Map Sucessional Forest Stages in a Subtropical Forest in Southern Brazil

et al. 2017

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“…Contudo, nessa última região espectral há de serem considerados os aspectos referentes ao regime de sombreamento mútuo discutido por Ponzoni (1993), Bernardes (1996) e Sousa (1996, que nas formações arbóreas acabam também invertendo essa relação. Ponzoni & Rezende (2004) observaram que os valores mais elevados de qualquer parâmetro biofísico proporcionaram estimativas mais próximas da realidade. Logo, valores de reflectância de superfície não são sensíveis a detecção de pequenos valores biofísicos.…”

Section: Correlação De Pearsonunclassified

CORRELAÇÃO ENTRE UNIFORMIDADE E NDVI EM POVOAMENTOS DE Tectona grandis L. f.

Santos

Ramirez

Roque

et al. 2019

BIOFIX

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A busca por produtos provindos de Teca é crescente, devido suas características físico-mecânicas. Seu cultivo é cada vez maior em função do valor agregado da madeira. Visando minimizar o ciclo para obtenção de seus produtos, se faz necessário métodos que permitam acompanhar e identificar a qualidade dos plantios. Com isso, o manejo florestal e o sensoriamento remoto auxiliam na seleção de instrumentos de análise para plantios comerciais. O índice de uniformidade auxilia nas tomadas de decisões na qualidade silvicultural dos plantios. Este trabalho buscou correlações entre uniformidade e NDVI para investigar o desenvolvimento da Teca. Foram utilizadas imagens do Landsat8-OLI para obtenção do NDVI e valores de reflectância da Banda 6. A cultura de Teca foi implementada no ano de 2005. Os dados de campo foram provenientes de inventários florestais realizados a cada dois anos a partir do segundo após o plantio. Foram utilizados dados de altura dos inventários executados em maio de 2014 e 2016. Tendo idades de 9 e 11 anos, respectivamente. Os talhões utilizados foram 88, 89, 90, 91, 92 e 93. Foram mensuradas as alturas das árvores em 47 parcelas com área de aproximadamente 1.551 m² cada. Posteriormente, foi calculado o índice de uniformidade. A correlação foi feita através do coeficiente de correlação de Pearson. Os resultados do trabalho mostram ser possível acompanhar o desenvolvimento da Teca com a utilização de imagens de satélite em conjunto com dados de inventário florestal.

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“…Isso se deve possivelmente a uma parcial recuperação da vegetação rasteira, com alta atividade fotossintética e refletividade, maior que nas zonas de florestas, as quais dispersam mais a radiação em virtude da arquitetura e "porosidade óptica" do dossel (PONZONI;REZENDE, 2004).…”

Section: Cobertura Ndvi Médio (1986) Ic 95% Ndvi Médio (2009) Ic 95%unclassified

Uso De Índice De Vegetação Para Caracterizar a Mudança No Uso Do Solo Em Coari-Am

Guilherme

Mota

et al. 2016

Soc. nat.

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Artigo recebido em 08/09/2015 e aceito para publicação em 01/07/2016 RESUMO:O município de Coari apresentou transformação significativa no uso e ocupação do solo nas últimas décadas, parte causada provavelmente pela atividade de prospecção e exploração de óleo e gás natural, e parte devido ao aumento populacional do município. Os índices de vegetação possibilitam a caracterização e quantificação de parâmetros biofísicos da superfície, pois reduzem a dimensão das informações multiespectrais fornecidas pelos satélites. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi estudar a mudança do uso e ocupação do solo no município de Coari-AM por meio do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) calculado a partir de imagens Landsat 5 TM em 1986 e 2009. Foram utilizadas duas imagens obtidas pelo satélite Landsat 5 TM, compostas de sete bandas espectrais e disponibilizadas no site do Instituto de Pesquisas Espaciais -INPE. A classificação quanto ao uso e ocupação do solo foi realizada a partir do NDVI obtido da imagem Landsat 5 TM e definidas quatro classes: área urbana ou solo exposto, floresta densa, clareiras e água. Os resultados obtidos possibilitaram visualizar as mudanças no uso e ocupação do solo da região de Coari. Houve um aumento de solo exposto/área urbana e diminuição da área de floresta densa, demostrando o avanço da atividade antrópica sobre a região nas duas últimas décadas. Palavras chave: sensoriamento remoto; cobertura vegetal; desmatamento; urbanização.

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Caracterização espectral de estágios sucessionais de vegetação secundária arbórea em Altamira (PA), através de dados orbitais

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Evaluating Sentinel-2 and Landsat-8 Data to Map Sucessional Forest Stages in a Subtropical Forest in Southern Brazil

CORRELAÇÃO ENTRE UNIFORMIDADE E NDVI EM POVOAMENTOS DE Tectona grandis L. f.

Uso De Índice De Vegetação Para Caracterizar a Mudança No Uso Do Solo Em Coari-Am

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