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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorBorges, Elane Fiúzapt_BR
dc.contributor.authorSano, Edson Eyjipt_BR
dc.date.accessioned2017-12-07T05:09:12Z-
dc.date.available2017-12-07T05:09:12Z-
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.citationBORGES, Elane Fiúza; SANO, Edson Eyji. Séries temporais de EVI do MODIS para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do oeste da Bahia. Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 20, n. 3, p. 526-547, set. 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702014000300526&lng=pt&nrm=iso. Acesso em: 20 out. 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/29437-
dc.description.abstractSéries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia.pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Paranápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSéries temporais de EVI do MODIS para o mapeamento de uso e cobertura vegetal do oeste da Bahiapt_BR
dc.title.alternativeTemporal series of EVI from MODIS sensor for land use and land cover mapping of western Bahia-
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordÍndice de vegetaçãopt_BR
dc.subject.keywordCerradospt_BR
dc.subject.keywordSensoriamento remotopt_BR
dc.rights.licenseBoletim de Ciências Geodésicas - (CC BY) - This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702014000300526&lng=pt&tlng=pt. Acesso em: 20 out. 2019.-
dc.identifier.doihttps://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702014000200030pt_BR
dc.description.abstract1Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa's coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia.-
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