Estudo das variações espectrais e texturais em florestas primárias e sucessões secundárias na Flona Tapajós usando dados ALI/EO-1

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Ricardo Dal'Agnol da Silva
• Orientador(a): João Roberto dos Santos
• Banca de defesa: Flávio Jorge Ponzoni, Fábio Marcelo Breunig, Veraldo Liesenberg
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: Secondary successions are important typologies in the biodiversity monitoring and conservation, constituting carbon reserves to mitigate climate change. Based on the hypothesis that there is a gain in the integrated use of texture metrics with spectral data in the land-cover mapping, especially of secondary successions, the objectives of this study are: (1) to map primary and secondary forests as well as other land covers in the Tapajos National Forest (PA) and surroundings using Artificial Neural Networks (ANN) applied to spectral data (reflectance) and hybrid data (reflectance and textural metrics) of the Advanced Land Imager (ALI)/Earth Observing One (EO-1) sensor; (2) analyze the spectral, textural and vegetation indices variations for different secondary succession stages on ALI/EO-1 data, comparing the results with the monitoring of a fixed secondary succession with multi-temporal data (1984-2010) from the Thematic Mapper (TM)/Landsat-5 sensor; and (3) assess the relationship of spectral, textural and vegetation indices attributes derived from ALI/EO-1 data with biophysical parameters of the forest typologies (basal area, average height, tree density, biomass, leaf area index and percentage of canopy cover) obtained from a floristic and structural survey. For the calculation of textural attributes, gray-level co-occurrence matrixes (GLCM) were used to determine mean, variance, contrast, dissimilarity, homogeneity, correlation, angular second moment and entropy of the different bands of ALI and TM. ANN was also used for texture attribute selection for mapping purposes. Results showed classification accuracy of 79\% using spectral data (reflectance) and of 89\% using hybrid data, which was composed by the texture metrics ${''}$mean${''}$, ${''}$dissimilarity${''}$ and by the ALI spectral reflectance, to map the land-cover classes of primary forest (PF), initial (SS1), intermediate (SS2) and advanced (SS3) successions, pasture, crops, soil, non-photosynthethically active vegetation (NPV) and water. The spectral and textural pattern observed in the multi-temporal analysis on a fixed area of regeneration (chronosequence) with TM data and the analysis of different areas of regeneration in a fixed date with ALI data were fully consistent to each other. This comparison suggests that the influence of other local factors on the development of secondary succession, such as the history of land use and the site index, may have introduced spectral-textural variability in the data. However, they were not sufficient to alter the general pattern observed in the ALI data in the successional development when compared to the TM images. The ALI spectral attributes showed a strong relationship with the biophysical parameters of primary forest and secondary successions, but only the metric ${''}$mean${''}$ was the useful texture attribute for such estimations. However, the observed negative correlations did not necessarily mean cause and effect. They represented only the transition from typologies with less developed canopy structure and with high reflectance (SS1 and SS2) to the typologies with well-defined canopy structure and low reflectance (SS3 and PF).
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/04.08.17.07

As sucessões secundárias são tipologias importantes no monitoramento e conservação da biodiversidade, constituindo reservas de carbono para mitigação de mudanças climáticas. Com base na hipótese de que há um ganho no uso integrado de métricas de textura com dados espectrais no processo de mapeamento da cobertura da terra, especialmente das sucessões secundárias, os objetivos deste trabalho são: (1) mapear florestas primária e secundária, além de outros componentes de cena na Floresta Nacional do Tapajós (PA) e arredores usando Redes Neurais Artificiais (RNA) aplicada a dados espectrais (reflectância) e híbridos (reflectância e métricas texturais) do sensor \emph{Advanced Land Imager} (ALI)/ \emph{Earth Observing One} (EO-1); (2) analisar as variações espectrais, texturais e de índices de vegetação provenientes de diferentes estádios de sucessão secundária presentes na cena ALI/EO-1, comparando os resultados com o monitoramento de uma sucessão secundária fixa com dados multi-temporais (1984-2010) do sensor \emph{Thematic Mapper} (TM)/Landsat-5; e (3) avaliar a relação dos atributos espectrais, texturais e índices de vegetação, derivados dos dados ALI/EO-1, com parâmetros biofísicos das tipologias florestais (área basal, altura média, densidade de árvores, biomassa, IAF e percentual de cobertura de dossel) obtidos de um levantamento florístico e estrutural. Para o cálculo dos atributos texturais, matrizes de co-ocorrência de níveis de cinza (GLCM) foram utilizadas para determinar média, variância, contraste, dissimilaridade, homogeneidade, correlação, segundo momento angular e entropia das diferentes bandas dos sensores ALI e TM. RNA foi utilizada também para a seleção de atributos de textura para fins de mapeamento. Os resultados obtidos mostraram uma exatidão de mapeamento de 79\% para os dados espectrais (reflectância) e 89\% para dados híbridos, compostos pelas métricas texturais ${''}$média${''}$ e ${''}$dissimilaridade${''}$ e pelos dados de reflectância espectral do ALI, para mapear as classes de floresta primária (FP), sucessões inicial (SS1), intermediária (SS2) e avançada (SS3), pasto, culturas agrícolas, solo, vegetação não-fotossinteticamente ativa (NPV) e água. O padrão espectral-textural observado na análise multi-temporal de uma área fixa de regeneração natural da vegetação em cronossequência com dados TM e na análise de diferentes áreas de regeneração em uma data fixa com dados ALI foram consistentes entre si. Isso sugere que a influência de fatores locais sobre o desenvolvimento das sucessões secundárias, como por exemplo, o histórico do uso da terra e índice de sítio, apesar de introduzirem variabilidade espectral-textural nos dados, não foram suficientes para alterar o padrão geral observado nos dados ALI no desenvolvimento sucessional, quando comparado com os dados TM. Os atributos espectrais ALI apresentaram forte relação com os parâmetros biofísicos da floresta primária e das sucessões secundárias, mas apenas o atributo ${''}$textura média${''}$ foi útil para tais estimativas. Entretanto, as correlações obtidas não representam necessariamente causa e efeito, pois refletem apenas a transição das tipologias com estrutura menos desenvolvida e que apresentam alta reflectância (SS1 e SS2) para as tipologias mais desenvolvidas e de menor reflectância (SS3 e FP).