Mapping deforestation and secondary growth in Rondonia, Brazil, using imaging radar and thematic mapper data

Rignot, Eric; Salas, William; Skole, David L.

doi:10.1016/s0034-4257(96)00150-2

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“…O teste t-student apontou que a amplitude média do conjunto de amostras de floresta é superior a do conjunto de amostras de incremento de desflorestamento nos canais HV e VV, a um nível de significância de 5% (p-valor = 0,064). Na polarização HH, a resposta média dos incrementos de desflorestamento é maior que a da floresta, o que corrobora com o apresentado por Rignot et al (1997). Segundo estes autores, o elevado retorno em banda L e polarização HH ocorre em áreas recém desflorestadas devido à interação com troncos e galhos que permanecem derrubados sobre o solo logo após os estágios de corte e queima da floresta.…”

Section: Resultsunclassified

“…O erro de omissão da classe incremento de desflorestamento (polígono amarelo) apresentado na da Figura 8b corresponde a uma área coberta por capoeira que apresenta um comportamento semelhante ao da floresta na imagem SAR, porém com retorno menos intenso nos canais HH e VV. De acordo com Rignot et al (1997), a vegetação que cresce durante um ano após o corte e queima da floresta pode ser capaz de mascarar a resposta do solo e provocar a diminuição do retorno em banda L e polarização HH, o que reduz o contraste entre a floresta e os desflorestamentos. Dutra et al (2007) relataram que uma área em processo de regeneração há um ano não pôde ser visualmente identificada em uma imagem multipolarizada ALOS/PALSAR da região da Floresta Nacional de Tapajós -PA.…”

Section: Resultsunclassified

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Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L

2010

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RESUMOO uso de dados de sensoriamento remoto óptico em projetos de monitoramento de extensas áreas de floresta tropical é limitado devido à intensa cobertura por nuvens. Os dados SAR (Synthetic Aperture Radar) podem ser uma alternativa interessante para detectar desflorestamento nas regiões de floresta tropical onde a cobertura por nuvens é permanente. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial do dado SAR adquirido em banda L pelo sistema aerotransportado R99B da Força Aérea Brasileira (FAB) para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia. Para tanto, foram realizadas classificações MAXVER-ICM com dados SAR multipolarizados de uma área teste localizada na região Sudeste do Estado do Acre. As classificações realizadas com a combinação dos canais HH, HV e VV e com o par de polarizações HH+HV obtiveram boa concordância com o mapa produzido no projeto PRODES (k = 0,68, onde k é o índice Kappa), o qual foi adotado como dado de referência. Este resultado indica que o dado SAR multipolarizado em banda L possui bom potencial para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia.PALAVRAS-CHAVE: SAR R99B, banda L, multipolarização, desflorestamento. SAR R99B, L band, multipolarization, desforestation. Discriminating deforestation increment areas in the Amazon rainforest with L band SAR R99B data ABSTRACTThe use of optical remote sensing data in large tropical forest regions has an important limitation due to cloud cover. Synthetic Aperture Radar (SAR) data can be a viable alternative in areas where cloud cover is permanent, because the data acquisition is independent on atmospheric conditions. In this context, the main objective of this work was to evaluate the potential of L band SAR data acquired by R99B Brazilian Air Force (FAB) airborne system to discriminate deforestation increments in the Amazon rainforest. In order to achieve this purpose, we performed Maximum Likelihood classifications with multipolarized SAR data of a test site located in the state of Acre. The classifications performed with the combination of three channels (HH+HV+VV) and with the polarization pair HH+HV obtained good agreement with PRODES reference map (k=0,68, where k is de Kappa index). This result indicates that multipolarized L band SAR data have good potential to discriminate deforestation increments in the Amazon rainforest.

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Section: Resultsunclassified

Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L

2010

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“…Amplitude C-band radar data are found to be of limited use for mapping forest types and deforestation [81]. This is due to the rather quick saturation of the signal with forest biomass in this frequency, thus preventing the separation of successive stages of vegetation regrowth.…”

Section: Radarmentioning

confidence: 99%

The contribution of remote sensing to the assessment of drought effects in forest ecosystems

Deshayes

Guyon²,

Jeanjean

et al. 2006

Ann. For. Sci.

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-Due to their synoptic and monitoring capacities, Earth observation satellites could prove useful for the assessment and evaluation of drought effects in forest ecosystems. The objectives of this article are: to briefly review the existing sources of remote sensing data and their potential to detect drought damage; to review the remote sensing applications and studies carried out during the last two decades aiming at detecting and quantifying disturbances caused by various stress factors, and especially those causing effects similar to drought; to explore the possibility to use some of the different available systems for setting up a strategy more adapted to monitoring of drought effects in forests.drought / forest / remote sensing / satellite Résumé -Contribution de la télédétection à l'évaluation des effets de la sécheresse sur les écosystèmes forestiers. Grâce à leurs capacités de surveillance continue, les satellites d'observation de la Terre pourraient s'avérer utiles pour l'évaluation des effets de la sécheresse sur les écosystèmes forestiers. Les objectifs de cet article sont : de passer en revue rapidement les sources actuelles de données de télédétection et leur potentiel pour la détection des dommages dus à la sécheresse ; de passer en revue les études et applications de télédétection conduites pendant les deux dernières décennies et visant à détecter et quantifier les perturbations induites par différents facteurs de stress, et en particulier ceux causant des effets semblables à ceux de la sécheresse ; d'explorer la possibilité d'utiliser certains des systèmes disponibles pour définir une stratégie adaptée au suivi continu des effets de la sécheresse sur les forêts.sécheresse / forêt / télédétection / satellite

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“…C-band radar data are less useful than L-band data for mapping biomass of re-growing forest (Rignot et al 1997, Saatchi et al 1997, Yanasse et al 1997. Single polarization (HH ) L-band radar data have been used successfully to map deforestation and secondary vegetation and estimate ranges of biomass accumulation from radar backscatter (Luckman et al 1997b(Luckman et al , 1998 and phase coherence (Luckman et al 2000).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Assessment of JERS-1 SAR for monitoring secondary vegetation in Amazonia: II. Spatial, temporal, and radiometric considerations for operational monitoring

Salas¹,

Ducey²,

Rignot³

et al. 2002

International Journal of Remote Sensing

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Abstract. While the role of Synthetic Aperture Radar (SAR) in operational tropical forest monitoring has yet to be de ned, it is nevertheless a critical technology for improving our understanding of deforestation and secondary vegetation in the tropics. In order to understand the role of this technology in operational monitoring a systematic evaluation, relative to other existing technologies of its performance is required. In this paper we evaluate the spatial, temporal, and noise constraints of JERS SAR data for mapping and monitoring biomass of secondary vegetation in Rondonia, Brazil. Our results indicate that the variability in stand estimates of biomass is high and that the source of the majority of the variability is not from speckle and the intrinsic texture of the secondary vegetation but likely due to diVerences in environmental conditions resulting in diVerential background scattering properties. Multitemporal analysis signi cantly improves biomass estimates to the point where it is possible to map changes in biomass. Slight reductions in the variability in estimates of normalized radar cross-section greatly improve biomass estimation.

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Mapping deforestation and secondary growth in Rondonia, Brazil, using imaging radar and thematic mapper data

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Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L

Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L

The contribution of remote sensing to the assessment of drought effects in forest ecosystems

Assessment of JERS-1 SAR for monitoring secondary vegetation in Amazonia: II. Spatial, temporal, and radiometric considerations for operational monitoring

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