Técnicas de processamento de imagens digitais para detecção de feições associadas ao corte seletivo de madeira na Amazônia

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Nara Vidal Pantoja
• Orientador(a): João Vianei Soares, Dalton de Morisson Valeriano
• Banca de defesa: Yosio Edemir Shimabukuro, Eraldo Aparecido Trondoli Matricardi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: Extensive areas of primary forest have been impacted by logging in the Brazilian Amazon Region. This activity, when conducted based on forest management, may be a great aid in the effort to reduce regional deforestation. Forest monitoring is fundamental for the establishment of action plans and strategies that contribute to the sustainable use of natural resources. Considering the extension of the area under timber extraction, remote sensing technology provides means for the optimization of the monitoring activity. In this context, this study conducted in northern Mato Grosso aims at the analysis of high resolution spacial images to characterize the geometry and radiometric contrast of the most conspicuous feature of the logging activity which are the waiting sites. Size, form of the waiting sites, the distance among them and the radiometric contrast between the sites and the surrounding forest were characterized in order to base the development of a target detection algorithm through image processing techniques applied to medium resolution data. An exploratory analysis of high resolution HRC/CBERS-2B images was conducted to characterize radiometrically and geometrically the waiting sites and to evaluate its utility as a source of ground truth for studies related to logging monitoring. It was investigated the application of linear mixing model, NDVI and IHS and principal components transformations to Landsat and CCD/CBERS images for the detection of selective logging activity and a method to detect waiting sites was developed based on the context of the vicinity of these sites. The results showed that the waiting sites have HRC brightness values 57 percent higher than the surrounding forest, they present in average area of 380 m$^2$ and are distributed at the average distance of 460 m. As such, in 20 to 30 m resolution images (400 - 900 m$^2$) the waiting sites are point objects which justifies the proposal of the used of vicinity context for their detection. A threshold for the decision of a "waiting site"object was defined for each image and an algorithm was developed based on the decision of a "waiting site"as a pixel with values above or below the threshold surrounded by pixels with average below or above the threshold, depending on the analyzed image. The comparison of the images before and after the application of the proposed methodology allowed the identification of areas with of logging activity by the enhancement of the waiting sites. In the accuracy assessment based on ground truth derived from the HRC data 54\% to 75\% were correctly identified by the different techniques.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2010/08.31.20.11

A exploração florestal tem afetado extensas áreas de florestas primárias na Amazônia brasileira. Esta atividade, quando praticada com base no manejo florestal, pode ser uma grande aliada no esforço para reduzir o desmatamento na região. O monitoramento florestal é fundamental para estabelecer planos de ação e estratégias que contribuam para o uso sustentável dos recursos naturais. Considerando a extensão da área sob exploração madeireira, a tecnologia de sensoriamento remoto orbital oferece meios para otimização do monitoramento. Neste contexto, este estudo realizado no norte do Mato Grosso analisou imagens de alta resolução espacial para caracterizar a geometria e o contraste radiométrico das feições mais conspícuas da atividade madeireira, que são os pátios de estocagem de madeira. Tamanho, forma dos pátios, distância entre eles e o contraste radiométrico entre pátios e a floresta em seu entorno foram caracterizados para fundamentar o desenvolvimento de um algoritmo de detecção de alvos pontuais a partir de técnicas de processamento de imagens aplicadas a dados de resolução espacial média. Foi realizada uma análise exploratória das imagens de alta resolução HRC/CBERS-2B para descrever características radiométricas e geométricas de pátios de estocagem e para avaliar sua utilidade como verdade terrestre para estudos relacionados ao monitoramento da exploração madeireira. Investigou-se a aplicação de modelo linear de mistura espectral, NDVI e transformações por IHS e principais componentes em imagens TM/LANDSAT e CCD/CBERS para detectar atividade de corte seletivo de madeira e foi desenvolvido um método para detectar pátios baseando-se no contexto da vizinhança dos pátios. Os resultados mostraram que os pátios têm brilho medido pela HRC 57\% maior do que a floresta e apresentaram área média de 380 m$^2$ distribuídos numa distância de em média 460 metros. Deste modo, em imagens de resolução de 20 a 30 metros (400 a 900 m$^2$), os pátios se apresentam como objetos pontuais, o que justifica a proposição do uso de contexto de vizinhança para sua detecção. Foi definido limiar de decisão para definição do objeto "pátio"para cada imagem analisada e um algoritmo desenvolvido a partir da decisão de um "pátio"como um pixel de valor acima ou abaixo do limiar envolto de pixels com média abaixo ou acima deste limiar, dependendo da imagem analisada. A comparação das imagens antes e após a aplicação da metodologia proposta permitiu identificar áreas com ocorrência de exploração madeireira evidenciada a partir do realce de pátios de estocagem. Na análise de exatidão baseada na verdade terrestre derivada dos dados HRC 54\% a 75\% foram corretamente identificados pelas diferentes técnicas.