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SÉRIES TEMPORAIS DE EVI DO MODIS PARA O MAPEAMENTO DE USO E COBERTURA VEGETAL DO OESTE DA BAHIA

Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (M...

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Main Authors: BORGES, ELANE FIÚZA, SANO, EDSON EYJI
Format: Artigo
Language: Portuguese
Published: Universidade Federal do Paraná 2017
Subjects:
Índice de Vegetação
Cerrado
Minimum Noise Fraction
Spectral Angle Mapper
Vegetation Index
Savanna
Online Access: http://repositorio.unb.br/handle/10482/29437
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id ir-10482-29437
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spelling ir-10482-294372019-03-28T14:06:20Z SÉRIES TEMPORAIS DE EVI DO MODIS PARA O MAPEAMENTO DE USO E COBERTURA VEGETAL DO OESTE DA BAHIA Temporal series of EVI from MODIS sensor for land use and land cover mapping of western Bahia BORGES, ELANE FIÚZA SANO, EDSON EYJI Índice de Vegetação Cerrado Minimum Noise Fraction Spectral Angle Mapper Vegetation Index Savanna Minimum Noise Fraction Spectral Angle Mapper Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia. Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa's coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia. 2017-12-07T05:09:12Z 2017-12-07T05:09:12Z 2014 Artigo Bol. Ciênc. Geod.,v.20,n.3,p.526-547,2014 1982-2170 http://repositorio.unb.br/handle/10482/29437 10.1590/S1982-21702014000200030 pt Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Paraná http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702014000300526&lng=en&nrm=iso http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1982-21702014000300526&lng=en&nrm=iso http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_pdf&pid=S1982-21702014000300526&lng=en&nrm=iso
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BORGES, ELANE FIÚZA
SANO, EDSON EYJI
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