Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Évelyn Márcia Pôssa |
| Orientador(a): |
Fábio Furlan Gama,
João Roberto dos Santos |
| Banca de defesa: |
José Claudio Mura,
Luciana Spinelli Araujo,
Philippe Maillard |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
BR
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| Resumo em Inglês: |
The indiscriminate conversion of the tropical forests into other kind of land cover has an impact on the climate dynamics, hydrological and biogeochemical cycles. In the Brazilian scenario, the Amazon deforestation motivates researchers to use new remote sensing products and to develop new information extraction methodologies, to improve the identification of anthropogenic forcings of environmental changes. In this context, this work aimed to access the integration of PALSAR polarimetric data and TANDEM-X interferometric coherence images for land use and land cover classes discrimination in a Brazilian Amazon region. Fieldwork data samples were used as a reference samples for training of the classification algorithm and for validation of the results. Polarimetric attributes derived from radar backscattering (sigma zero and Pope indexes) and phase-derived information (Cloude-Pottier, Touzi, Freeman-Durden and Yamaguchi target decomposition theorems) resulted in six groups of attributes, which were individually classified, and associated with interferometric coherence using MAXVER-ICM algorithm. A seventh group of attributes was formed by feature selection procedures including: exploratory analysis of sensitivity front of the thematic classes; order (ranking) according to their importance in relation to the classes; correlation analysis; and better combinations of attributes. The exploratory analysis pointed out that the greatest potential attributes for discrimination of forest succession and other thematic classes discussed were those related to the volumetric interaction process. Regarding the classifications, the highest kappa value (0.72) was obtained from Cloude-Pottier decomposition attribute group associated with interferometric coherence. However, without the interferometric coherence association this group obtained 0.70 kappa value, thereforeno significant statistical difference. The group of polarimetric attributes with the highest significant improvement when combined with interferometric coherence was that composed by Pope indexes, resulting in improved discriminatory performance of classes related to ${"}$water bodies${"}$, ${"}$primary forest${"}$ and ${"}$secondary succession stages${"}$. The results of the classifications of the attributes groups arising from the targets decomposition of Cloude-Pottier, Freeman-Durden and Yamaguchi showed superior performance, statistically significant, when compared to results of the group classification of the of the backscatter coefficients (sigma zero), indicating the potential of these theorems of targets decomposition for studies of land use and land cover in the study area. |
| Link de acesso: |
http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/02.10.18.10
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Resumo: |
A conversão indiscriminada de florestas tropicais em outras tipologias de cobertura tem impacto na dinâmica climática, hidrológica e dos ciclos biogeoquímicos. No cenário brasileiro, o desflorestamento amazônico motiva pesquisadores adotarem novos produtos de sensoriamento remoto e desenvolverem novas metodologias de extração de informação para o aprimoramento da identificação das forçantes antrópicas de mudanças do meio ambiente. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar o potencial de dado polarimétrico PALSAR integrado à imagem de coerência interferométrica da missão TanDEM-X para discriminação de classes de uso e cobertura da terra de uma região na Amazônia brasileira. Dados coletados em campo foram empregados como conjunto amostral de referência para treinamento do algoritmo classificador e validação dos resultados. Atributos polarimétricos extraídos a partir de retroespalhamento (sigma zero e índices Pope) e de informação de fase (teoremas de decomposições de alvos de Cloude-Pottier, Touzi, Freeman-Durden e Yamaguchi) resultaram em seis grupos de atributos que foram classificados individualmente e associados à coerência interferométrica utilizando o algoritmo MAXVER-ICM. Um sétimo grupo de atributos foi formado por meio de procedimentos de seleção de atributos que incluíram: análise exploratória da sensibilidade frente às classes temáticas; ordenamento \emph{(ranking)} segundo a importância com relação às classes; análise de correlação; e melhores combinações de atributos. A análise exploratória indicou que os atributos de maior potencial para discriminação de sucessões florestais e das outras classes temáticas abordadas foram aqueles correlacionados à interação volumétrica. Quanto às classificações, o maior valor de \emph{Kappa} (0,72) foi obtido a partir do grupo de atributos da decomposição de Cloude-Pottier associado à coerência interferométrica. Contudo, sem a associação da coerência este grupo obteve um \emph{Kappa} de 0,70, portanto, não apresentando diferença estatística significativa. O grupo de atributos polarimétricos que apresentou maior melhora significativa quando associado à coerência interferométrica foi aquele composto pelos índices de Pope, resultando em melhora do desempenho discriminatório das classes referentes a corpos d´água, floresta primária e estágios de sucessão florestal secundária. Os resultados das classificações dos grupos atributos advindos das decomposições de alvos de Cloude-Pottier, Freeman-Durden e Yamaguchi apresentaram desempenho superiores, estatisticamente significantes, quando comparados aos resultados da classificação do grupo dos coeficientes de retroespalhamento (sigma zero) indicando a potencialidade destes teoremas de decomposição de alvos para estudos de uso e cobertura da terra na área de estudo. |
