Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Gabriel da Rocha Bragion |
Orientador(a): |
Silvana Amaral Kampel |
Banca de defesa: |
Antonio Miguel Vieira Monteiro,
Camilo Daleles Rennó,
Gilberto Câmara Neto,
Reinaldo Paul Pérez Machado |
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 remote sensing of night-time lights has been established as an important tool for monitoring urban nuclei over the past few decades. However, little attention has been paid to the monitoring of rural settlements. In the Brazilian Legal Amazon, the urban-rural spectrum has been approached in an increasingly less dichotomous way, since the classic concepts of these denominations, whether physical, demographic or socioeconomic, do not seem to be enough to describe the relations and divergences of the urban-rural environment. This dissertation contributes to the understanding of the relations between the night-time light data detected by the VIIRS/DNB sensor, human settlements and other established areas in the territory of the Legal Amazon, beyond the physical urban space, at the same time that it brings evidence about how the complexity of this territory is reflected in the relations between its different context of occupation and variables derived from night-time lights data. Data on land use and land cover were integrated to compose a greater diversity of occupation patterns in the Legal Amazon. With the help of high-resolution orbital images from the RapidEye/REIS sensor and the BingMaps repository, it was found that areas considered urbanized that were not detected by the stable night-time light composites account for only 3.5% of the entire urbanized area of the Legal Amazon, being represented by peripheral areas associated with small isolated villages. However, it is not the urbanized areas that represent the majority of the lit areas, but different settings of pastures (37.26%) and natural forested areas (22.52%). In a broadly perspective, those are the same classes that represent most of the territory of the Legal Amazon. However, statistical tests show that the average proportions of land use and land cover classes that are closely related to human activities, such as pastures, urbanized areas and mosaic of occupations, are higher when regarding lit areas. In contrast, average proportions of primary forests are lower in these areas. To check for the influence of different contexts of occupation on the prominence of external lighting infrastructure, the correlation between variables derived from night-time lights data and the number of rural buildings in the same light cluster were investigated. Although all the variables listed resulted in significant determination coefficients (Average radiance: 0.11; Total radiance: 0.19; Lit area: 0.32), the percentage of variation explained by the dependent variables were low, at least lower than the ones of other similar statistics found in the literature, a factor attributed to the scale of analysis elected by this framework. Finally, lit areas were classified according to their land use and land cover matrix, preserving the classes Mosaic of Occupations and Urbanized Areas, considered to be relevant even when they do not prevail in the landscape. The coefficients of determination changed substantially when considering the context of occupation of the lit areas. Contexts in which it was not possible to identify occupation patterns, resulted in lower coefficients than those found in the original dataset. However, areas in riverside contexts had a substantial increase of its coefficient of determination (0.56). Together, these results show that the relation between night-time light data and human settlements in the Legal Amazon can be as complex as the many forms of occupation, qualifying it as a potential descriptor of the particular urbanization process in the Amazon region. |
Link de acesso: |
http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/03.11.12.34
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Resumo: |
Ao longo das últimas décadas, o sensoriamento remoto de luzes noturnas se estabeleceu como uma importante ferramenta para o monitoramento de núcleos urbanos. No entanto, pouca atenção foi dada para o monitoramento das áreas rurais. Na Amazônia Legal Brasileira (AML), o espectro urbano-rural tem sido abordado de forma cada vez menos dicotômica, visto que os conceitos clássicos dessas denominações, sejam físicos, demográficos ou socioeconômicos, não parecem ser suficientes para descrever as relações e divergências do espaço urbano-rural. Esta dissertação contribui para o entendimento das relações entre os dados de luzes noturnas detectados pelo sensor VIIRS/DNB, assentamentos humanos e outras áreas estabelecidas do território da AML, para além do espaço urbano físico, ao mesmo tempo que apresenta evidências sobre como a complexidade desse território se reflete nas relações entre os seus diferentes contextos de ocupação e variáveis derivadas de dados de luzes noturnas. Dados de uso e cobertura da terra (UCT) foram integrados para compor uma maior diversidade de padrões de ocupação da AML. Com o auxílio de imagens orbitais de alta resolução do sensor RapidEye/REIS e do repositório BingMaps, constatou-se que áreas consideradas como urbanizadas não detectadas pelas composições de luzes noturnas estáveis somam apenas 3,5% de toda a área urbanizada da AML, representadas por áreas periféricas associadas a pequenos assentamentos isolados. No entanto, não são as áreas urbanizadas que compõem a maioria das áreas iluminadas, mas sim diferentes configurações de pastagens (37,26%) e vegetação natural florestal (22,52%). Em termos gerais, essas são as mesmas classes que representam a maior parte do território da AML. No entanto, testes estatísticos evidenciaram que as proporções médias das áreas de classes de uso e cobertura da terra associadas às atividades antrópicas, como pastagens, áreas urbanizadas e mosaico de ocupações, são significativamente maiores em áreas iluminadas. Em contrapartida, as proporções médias de florestas primárias são significativamente menores nessas áreas. Para atestar a influência dos diferentes contextos de ocupação sobre a proeminência da infraestrutura de iluminação exterior, primeiramente foram investigadas as correlações entre variáveis derivadas de dados de luzes noturnas e o número de estabelecimentos rurais pertencentes a uma mesma mancha contígua de luz. Embora as variáveis elencadas obtiveram coeficientes de determinação significativos (Radiância média: 0,11; Radiância total: 0,19; Área iluminada: 0,32), o percentual da variação do número de estabelecimentos rurais explicado por estas variáveis é inferior aos de outras análises similares encontradas na literatura, fator atribuído à escala de análise adotada. Por fim, as áreas iluminadas foram classificadas de acordo com a sua matriz de UCT, preservando as classes Mosaico de Ocupações e Áreas Urbanizadas, julgadas como relevantes mesmo quando não prevalentes na paisagem. Os coeficientes de determinação variaram de forma substancial quando considerado o contexto de ocupação das áreas iluminadas. Contextos nos quais não foi possível a identificação de um padrão de ocupação, obtiveram coeficientes de determinação tão ou mais baixos do que aqueles originalmente encontrados. No entanto, áreas em contextos ribeirinhos tiveram um acréscimo no coeficiente de determinação (0,56). Juntos, estes resultados evidenciam que a relação entre dados de luzes noturnas e os assentamentos humanos na AML pode ser tão complexa quanto as diferentes formas de ocupação do território, qualificando este dado como um potencial descritor do particular processo de urbanização da região amazônica. |