| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Capítulo de Livro (Book Section) |
| Site | mtc-m12.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 6qtX3pFwXQZ3ukuKE/DNPoz |
| Repositório | sid.inpe.br/sergio/2004/10.18.17.59 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2015:07.29.13.51.10 (UTC) marciana |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/sergio/2004/10.18.17.59.28 |
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.05.00.40.54 (UTC) administrator |
| Chave Secundária | INPE-11468-PRE/6888 |
| ISBN/ISSN | 85-904724-1-8 |
| ISBN | 85-904724-1-8 |
| Chave de Citação | SantosGamaMuraFrei:2004:EsPaBi |
| Título | Estimativa de parêmetros biofísicos da cobertura florestal através de dados polarimétricos de radar (banda P) aerotransportado  |
| Ano | 2004 |
| Data de Acesso | 03 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE LI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1464 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Santos, João Roberto dos 2 Gama, Fábio Furlan 3 Mura, José Cláudio 4 Freitas, Corina da Costa |
| Grupo | 1 DSR-INPE-MCT-BR 2 DPI-INPE-MCT-BR 3 DPI-INPE-MCT-BR 4 DPI-INPE-MCT-BR |
| Afiliação | 1 UNICENTRO, Departamento de Engenharia Ambiental 2 University of Freiburg, Germany 3 Digital Sul Geoprocessamento Ltda, Colombo, Paraná |
| Editor | Santos, João Roberto dos Disperati, Attilio Antonio |
| Endereço de e-Mail | jroberto@ltid.inpe.br |
| Título do Livro | Aplicações de geotecnologias na engenharia florestal. |
| Editora (Publisher) | Copiadora Gabardo Ltda |
| Cidade | Curitiba |
| Páginas | 270-272 |
| Histórico (UTC) | 2006-06-01 13:10:16 :: jefferson -> administrator :: 2008-06-10 01:49:33 :: administrator -> jefferson :: 2010-07-07 19:07:18 :: jefferson -> administrator :: 2013-09-13 23:05:57 :: administrator -> marciana :: 2004 2015-07-29 13:51:10 :: marciana -> administrator :: 2004 2018-06-05 00:40:54 :: administrator -> jefferson :: 2004 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Palavras-Chave | Amazônia (Região) SAR microondas banda P polarimetria floresta Amazônica regressão múltipla |
| Resumo | O Sensoriamento Remoto por microondas tem-se mostrado uma eficiente ferramenta de suporte no processo de caracterização, inventário e monitoramento florestal, principalmente por apresentar independência das condições de iluminação solar e por proporcionar a obtenção de imagens sob as mais variadas condições meteorológicas, sendo pouco influenciado pela presença de nuvens ou neblina. A utilização de radar para estimar determinados parâmetros biofísicos e, por conseguinte, obter um maior conhecimento fisionômico-estrutural da vegetação tem sido intensificada nos últimos anos, principalmente devido às interações que o sinal de microondas pode ter com a vegetação em determinadas faixas de freqüência- e polarização, bem como às melhorias tecnológicas oferecidas, como polarimetria, interferometria e uma melhor qualidade/estabilidade da radiometria radar. Os estudos comparativos desenvolvidos por Beaudoin et al. (1994) das bandas P, L e C, realizadas pelo JPUNASA, durante a campanha Maestro-l, aplicados em floresta de Pinus sp (floresta de Landes -França), indicaram que a melhor correlação entre a biomassa medida e a resposta radiométrica foi obtida na banda P, de maior comprimento de onda, que permite uma maior penetração de onda no dossel se comparada com as demais bandas disponíveis. Beaudoin et al. (1994), verificou que a resposta na banda P, em todas a polarizações, foi a que apresentou os melhores coeficientes de correlação, para os galhos, troncos, acículas e total; e por sua vez, a banda L, na polarização cruzada (HV), apresentou valores muito semelhantes à banda P na polarização VV. Verificou-se também que a banda P, na polarizarão HH, apresentou altos valores de coeficientes de correlação com os parâmetros estruturais da floresta, principalmente para o diâmetro à altura do peito (DAP) e área basal, enquanto que para a banda L os valores de correlação foram aproximadamente 20% menores. A análise da correlação entre a idade do povoamento florestal e as respostas do radar, indicou que na banda P a polarização cruzada (HV) apresentou os melhores valores, cerca de 20% superior à banda L; enquanto que para a área basal, apesar da banda P se mostrar com melhores resultados, a diferença para a banda L foi 10% menor. Para a densidade de árvores as bandas P e L apresentaram valores baixos de correlação, apesar da banda P se mostrar 10% melhor que a banda L. A causa destes efeitos se deve às polarizações VV e HV exibirem uma menor dispersão dos dados que a polarização HH, devido à variação do ângulo de incidência, estrutura da copa e práticas de exploração madeireira. A resposta das polarizações VV e 1---1H foi maior devido provavelmente à alta penetração nas copas das árvores e à conseqüente ocorrência dos mecanismos de double-bounce nos troncos das árvores, principalmente na polarização HI---1. Pope et al. (1994) desenvolveram índices derivados dos dados polarimétricos de radar para realizar análises de ecossistemas agrícolas e florestais. Estes índices se relacionam com diferentes características da vegetação, o primeiro índice CSI (canopy structure index) (CSI = VV/(VV+HH", corresponde à estrutura do dossel; o BMI (biomass index) (BMI = (VV+HH)12), corresponde à biomassa; o VSI (volume scattering index) (VS1 = (HV+VH)/Potência total), ao espalhamento volumétrico, e o ITI (interaction type index) (AO), ao valor absoluto da diferença de ângulo de fase. Estes índices são baseados em razões e diferenças normalizadas, apresentando a vantagem de serem independentes dos efeitos de distância da antena ao alvo ou da inclinação do terreno, sendo desta forrna uma função da vegetação ou da condição da superfície. Além disto, esses índices são funções lineares que facilitam a utilização de ferramentas de análise estatística, e foram idealizados a partir do conhecimento do modelo do mecanismo de espalhamento radar, o que com estruturas similares com menor interação de double-bounce; por sua vez, este índice é inexpressivo para superfícies sem vegetação como corpos d'água e solo exposto. 0 INPE em cooperação com a Divisão do Serviço Geográfico do Exército Brasileiro e a empresa AeroSensing Radarsysteme GmbH Company, realizou urna missão aerotransportada empregando um radar tipo SAR (Synthetic Aperture Radar) na banda P (k = 72 em) multipolarizada (11H, HV, VV) numa área da Floresta Tropical do Tapajós (Estado do Pará), obtendo dados de radar na resolução no terreno de 1,7 in, para as quatro polarizações, com os objetivos de analisar as variações dos parâmetros biofísicos de florestas primárias e de sucessões secundárias e por conseqüência, permitir a espacialização das classes temáticas de uso e cobertura da terra. Nesse contexto, o presente trabalha teve como objetivo avaliar a relação de resposta radiométrica (signia nought) na banda P (polarizações 1114, HV e VV) com alguns parâmetros biofísicos (biomassa, altura média e diâmetro à altura do peito - DAP) da cobertura florestal primária e secundária, coletados no decorrer de inventário florestal realizado simultaneamente à aquisição dos dados de radar. A medida de biomassa foi estimada por meio de equações alométricas apropriadas ao tipo de cobertura vegetal, primária e secundária (Santos et ai., 2003). A biomassa estimada apresentou valores de 8,0 a 272,0 ilha, e DAP médio na parcela de 3,8 a 16,0 em, para as áreas inventariadas de sucessão secundária e floresta primária, respectivamente. As imagens de radar foram radiometricamente calibradas empregando a resposta dos sinalizadores (corners reflectors) como referência, obtendo-se os valores de retroespalhamento (backscattering) a partir de imagens no modo slant-range. Urna vez obtidos os dados radiométricos e os índices derivados BMI, CSI e VS1 destas respostas radiométricas, foram empregadas técnicas de regressão multivariada para estimar modelos entre os parâmetros biofísicos e os dados de radar. No desenvolvimento do modelo de regressão para a biomassa (variável dependente), foram incluídas as variáveis radiométricas de polarizações HH, VV e HV, bem como os índices derivados BMI, CSI e VS1; as variáveis DAP e altura média foram eliminadas do estudo, uma vez que as mesmas foram utilizadas para a geração dos valores de biornassa por meio das equações alornétricas. Durante os testes estatísticos na determinação das variáveis explicativas para a biomassa, verificou-se que a resposta radiornétrica na polarização HH e BMI apresentou maior correlação (R = 0,50). A utilização do método Stepwise indicou que a variável HH foi a mais correlacionada com a biomassa. A análise dos resíduos resultantes da regressão empregando a variável HH, indicou uma grande variância e assimetria, com uma tendência a uma não-normalidade nos extremos da distribuição, que pôde ser comprovado com os testes de Levene e Breusb-Pagan (Neter et ai., 1996), correspondendo a um efeito de "cauda" à direita da distribuição destes resíduos. 0 modelo de regressão obtido para os dados foi: biomassa = 233,64 + 24,51 HH. A provável causa da variável HH ter se mostrado com melhor correlação, seria devido ao arranjo estrutural complexo da cobertura florestal em estudo, que apresentava variações no sub-bosque com variação na densidade de indivíduos, presença de muitos galhos horizontais de grande porte face a arquitetura das árvores de distinta composição florística, dentre outros. Devido aos erros da regressão não serem constantes em relação à variável explicativa, tomou-se necessário à utilização de um modelo de regressão por pesos para diminuir este efeito, de modo a permitir uma redução no desvio padrão. Os pesos por sua vez, são gerados pelo inverso quadrático dos valores derivados da regressão dos erros originários da primeira regressão com a variável independente (HH), para serem empregados nesse processo de ponderação (Neter et al., 1996). 0 novo modelo resultante pela regressão por pesos-foi: biomassa = 193 + 18,6 NH, apresentando por sua vez um índice de correl ação de R = 0,47. Para o desenvolvimento do modelo de regressão para a variável DAP empregaram-se as variáveis radiométricas HH, W, HV e os indices derivados BMI, CSI e VSI. Aplicado os testes estatísticos para determinação das variáveis explicativas para o DAP, verificou-se que a resposta radiornétrica na polarização VV "3'vv) e o índice BMI apresentaram uma maior correlação (R = 0,67). Aplicou-se o método Stepwise que indicou também as mesmas variáveis para o modelo de regressão. 0 modelo de regressão resultante para a variável DAP, apresentou também resultados melhores com relação aos resíduos se comparado com o modelo de regressão para a biornassa, por apresentarem simetria e uniformidade, não apresentando heterocedasticidade, comprovado através dos testes de Levene e Breush-Pagan. Os testes de outHer não acusaram presença de casos significativos, apresentando um modelo com melhor ajustamento do que o de biomassa, observando o indice de correlação e a variância dos resíduos. 0 modelo de regressão final obtido foi: DAP = - 48,91 -2,85 W + 78,77 BMI. Analisando os dois modelos de regressão, com o intuito de modelar os parâmetros da vegetação, verificouse que o modelo para o DAP apresentou um melhor ajustamento baseado no índice de correlação obtido, com um menor efeito de heterocedasticidade dos resíduos; enquanto que o modelo para a biomassa foi o que apresentou menor ajuste entre essa variável dependente (biornassa) e aquelas consideradas independentes (derivadas dos dados sensoriados SAR), com um maior efeito de heterocedasticidade em razão da maior variância dos dados. Devido à escassez de amostras de campo não foi possível obter um conjunto de medidas de campo para servir de validação dos modelos de regressão obtidos. Novas técnicas de tratamento de dados de radar estão em desenvolvimento no INPE, para a geração de novos produtos de radar, como a interferometria polarimétrica, a coerência interferométrica, medidas de entropia e medidas de ângulo alfa, que poderão melhorar os modelos de regressão com a aplicação dessas novas variáveis, permitindo melhorar os fatores de correlação com os parâmetros biofísicos da cobertura florestal. Como continuidade desta linha de pesquisa será realizada uma nova missão de mapeamento de áreas com cobertura vegetal que possuam características mais controladas, o que possibilitará obter um melhor entendimento da interação do sinal de microondas com o alvo investigado, estabelecendo com maior facilidade os parâmetros dendrométricas da floresta que possuam maior correlação com a resposta do radar. Nesta missão será a avaliada a aplicabilidade de dados interferométricos/polarimétricos de radar imageador aerotransportado operando na banda P e X, em áreas de povoamentos florestais homogéneos (reflorestamento de Eucalyptus), buscando obter um modelo de relacionamento entre as características biométricas e áreas reflorestadas com a resposta do sensor radar. |
| Área | SRE |
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| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | pt |
| Arquivo Alvo | SANTOS, Estimativa de parêmetros biofísicos.pdf |
| Grupo de Usuários | administrator jefferson |
| Visibilidade | shown |
| Detentor da Cópia | SID/SCD |
| Permissão de Leitura | deny from all |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| Divulgação | NTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL. |
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52 |
| 6. Notas | |
| Notas | Comissão Organizadora do VI Seminário de Atualização em SensoriamentoRemoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal. |
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| 7. Controle da descrição | |
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