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		<label>7995</label>
		<secondarykey>INPE-6816-TDI/638</secondarykey>
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		<citationkey>Yi:1997:MaMoVe</citationkey>
		<author>Yi, José Luiz Rodriguez,</author>
		<group>SER-SPG-INPE-MCT-BR</group>
		<title>Mapeamento e monitoramento da vegetação do estado do Mato Grosso através de imagens AVHRR-NOAA</title>
		<year>1997</year>
		<committee>Shimabukuro, Yosio Edemir (orientador/presidente),</committee>
		<committee>Batista, Getúlio Teixeira,</committee>
		<committee>Carvalho, Vitor Celso de,</committee>
		<committee>Miranda, Evaristo Eduardo de,</committee>
		<date>1997-08-26</date>
		<alternatetitle>Classification and monitoring of vegetation using AVHRR-NOAA images</alternatetitle>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>Sao Jose dos Campos</city>
		<keywords>vegetação, Mato Grosso, índice de vegetação, índice de vegetação da diferença normalizada, NDVI, monitoramento, radiômetro avançado de resolução muito alta, AVHRR, vegetation, vegetation index, index of normalized difference vegetation, monitoring radiometer advanced very high resolution.</keywords>
		<abstract>A vegetação reflete em primeira ordem a complexa interação do homem com o meio ambiente. Portanto de seu conhecimento dependerá a compreensão dos fenômenos que ocorrem em qualquer nível. O objetivo deste trabalho é apresentar a classificação e monitoramento da cobertura vegetal em escala regional através de imagens AVHRR/NOAA-11. A área de estudo (estado de Mato Grosso) foi selecionada devido à diversidade de tipos de sua cobertura vegetal. Neste estudo foram utilizadas as imagens AVHRR formato HRPT do período de agosto de 1992 a junho de 1994 e a partir das mesmas foram elaborados 6 mosaicos utilizando a técnica do máximo valor do NDVI. Para a classificação da vegetação foi escolhido o mosaico de junho de 1993 por ser o melhor da série em termos de qualidade radiométrica e menor cobertura de nuvens. Foram mapeadas 8 classes de vegetação através de classificações supervisionadas utilizando o algoritmo MAXVER (para as bandas 1 e 2, e para as imagens fração "vegetação", "solo" e "sombra")e o algoritmo "Bhattacharrya distance" por "regiões" para as bandas 1 e 2 segmentadas. Essas classificações foram avaliadas utilizando-se a estatística Kappa, e como referência o mapa de vegetação do Brasil na escala de 1:5.000.000 elaborado pelo IBGE-IBAMA. O maior valor de Kappa (0,39) correspondeu à classificação supervisionada por "regiões" das bandas segmentadas. Os mosaicos das outras datas foram utilizados para a avaliação das mudanças sazonais das 8 classes de vegetação mapeadas. As variações do NDVI foram similares às encontradas em outros trabalhos sobre a relação existente entre a precipitação e o NDVI. Os resultados obtidos demonstraram a potencialidade das imagens AVHRR/NOAA para o estudo e mapeamento da vegetação em escala regional. ABSTRACT: Vegetation reflects in first order the complex interaction of human and the environment. Therefore from its knowledge will depend the understanding of the phenomenon in any leveI. The objective of this work is to present the classification and monitoring of vegetation cover, in a regional scale, using AVHRR/NOAA-11 images. The study area, Mato Grosso state, was selected due to its high diversity of vegetation cover types. The AVHRR/HRPT images acquired in the period from August 1992 to June 1994 were used in this study. Six mosaics using the maximum value NDVI composition techniques were built. For vegetation classification, the mosaic from June 1993 was selected because it was the best mosaic in that period considering the radiometric quality and cloud cover. Eight vegetation classes were mapped using supervised classification techniques using: Maxver algoritm (for 1 and 2 AVHRR bands, and for fraction images "vegetation", "soil", and "shade") and Bhattacharrya distance "regions" algorithm for 1 and 2 segmented AVHRR bands. These classifications were evaluated using Kappa statistics based on the vegetation map of Brazil in 1: 5.000.000 scale elaborated by IBGE-IBAMA as reference ("ground truth"). The highest Kappa value (0,39) corresponded to supervised classification using "regions" algorithm from segmented bands. Other mosaics were used for the assessment of seasonal changes for the eight vegetation classes mapped. NDVI variations were in agreement with other works concerned to the relation between NDVI and precipitation. The obtained results demonstrated the potentiality of AVHRR-NOAA images for vegetation mapping in a regional scale.</abstract>
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		<language>pt</language>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
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		<course>SER-SPG-INPE-MCT-BR</course>
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