Classificação de padrões de savana usando assinaturas temporais NDVI do sensor MODLS no Parque Nacional Chapada dos Veadeiros
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|---|---|
| Publication Date: | 2008 |
| Other Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | por |
| Source: | Repositório Institucional da UnB |
| Download full: | http://repositorio.unb.br/handle/10482/27232 https://dx.doi.org/10.1590/S0102-261X2008000400010 |
Summary: | A savana é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. Localmente é conhecido como Cerrado, sendo formado por um mosaico de fisionomias tais como Campo, Campo Cerrado e Cerrado que possuem um ciclo fenológico típico. Neste contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a fenologia sazonal da vegetação. O presente trabalho objetiva avaliar o emprego de assinaturas temporais para detectar tipos de savanas no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros. A metodologia adotada pode ser subdividida nos seguintes passos: (a) elaboração do cubo 3D das imagens temporais NDVI-MODIS, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído pela combinação das técnicas de Filtro de mediana e o Minimum Noise Fraction, (c) detecção dos membros finais utilizando o invólucro convexo, e(d) classificação espectral usando o método Spectral Correlation Mapper. Os resultados demonstram que as fisionomias do Cerrado apresentam assinaturas temporais típicas. Os membros finais correspondem aos três maiores domínios fisionômicos: (a) Campo, região com dominio do extrato herbáceo; (b) Cerrado, uma mistura de campo e arbustos; e (c) Cerrado Denso, densamente coberto por árvores. Comparações com imagem Landsat 7/ETM+ demonstram a eficiência da classificação das séries temporais. O estudo concluiu que as séries NDVI são úteis na diferenciação dos tipos de vegetação. A eficiência da metodologia tem sido provada para delimitação regional das fisionomias de savana, mesmo considerando abaixa resolução espacial de 250m do sensor MODIS e a alta mistura espectral. |
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