@MastersThesis{Mantovani:1994:MeTeSi,
               author = "Mantovani, Ang{\'e}lica Carvalho Di Maio",
                title = "Detec{\c{c}}{\~a}o de desmatamentos na Floresta Amaz{\^o}nica 
                         atrav{\'e}s de imagens AVHRR/NOAA e do sistema de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es geogr{\'a}ficas SGI: metodologia e teste 
                         de um sistema potencial de alerta",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "1994",
              address = "Sao Jose dos Campos",
                month = "1994-02-24",
             keywords = "estudos integrados do meio ambiente, Floresta Amaz{\^o}nica, 
                         Amaz{\^o}nia (regi{\~a}o), desmatamento, Sistemas de 
                         Informa{\c{c}}{\~a}o Geogr{\'a}fica (SGI), 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens, florestas, sat{\'e}lites 
                         NOAA, radi{\^o}metro avan{\c{c}}ado de resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         muito alta, metodologia, desflorestamento, mapeador tem{\'a}tico 
                         (LANDSAT), imagens LANDSAT, change detection, deforestation, 
                         Geographic Information Systems (GIS), image classification, 
                         infrared imagery, rain forest, warning systems, Advanced Very High 
                         Resolution Radiometer (AVHRR).",
             abstract = "A r{\'a}pida transforma{\c{c}}{\~a}o na cobertura florestal da 
                         Amaz{\^o}nia vem despertando preocupa{\c{c}}{\~a}o mundial em 
                         rela{\c{c}}{\~a}o ao impacto causado ao meio ambiente. Este 
                         trabalho descreve resultados obtidos no desenvolvimento de uma 
                         metodologia de baixo custo para um sistema de detec{\c{c}}{\~a}o 
                         de novos desmatamentos na floresta tropical Amaz{\^o}nica. Este 
                         sistema combina imagens classificadas do sensor {"}Advanced Very 
                         High Resolution Radiometer {"}(NOAA/AVHRR) e um Sistema de 
                         Informa{\c{c}}{\~o}es Geogr{\'a}ficas (SIG/INPE). Imagens 
                         AVHRR, banda 3 (3,5\$\mu\$m a 3,9\$\mu\$m)de diferentes 
                         datas, corrigidas geometricamente, com resolu{\c{c}}{\~a}o de 
                         1,1 km, foram comparadas automaticamente em formato digital. Os 
                         locais onde foram detectadas mudan{\c{c}}as na cobertura original 
                         da floresta, em qualquer par de imagens, s{\~a}o determinados no 
                         SIG. Testes realizados em uma regi{\~a}o no norte do Mato Grosso 
                         foram apresentados, indicando a possibilidade do uso de imagens 
                         AVHRR operacionalmente na detec{\c{c}}{\~a}o de novos 
                         desmatamentos. Os resultados obtidos, comparando-se os 
                         desmatamentos verificados nas imagens AVHRR com os correspondentes 
                         dados de alta resolu{\c{c}}{\~a}o Landsat-Thematic Mapper (TM), 
                         indicaram 49,1\% e 56,56\% de localiza{\c{c}}{\~a}o correta do 
                         AVHRR, na an{\'a}lise de 216 e 221 pol{\'{\i}}gonos de 
                         desmatamentos de diferentes tamanhos, para os pares de imagens de 
                         setembro de 1989 e setembro de 1990, e de julho de 1990 com 
                         setembro de 1990, respectivamente. Nas mesmas imagens foram 
                         obtidas respectivamente 82\% e 90\% de acerto para 50 
                         pol{\'{\i}}gonos de desmatamentos observados com tamanho 
                         m{\'{\i}}nimo de 3,1 km\$^{2}\$. ABSTRACT: The rapid change in 
                         the Amazon forest cover has been causing a global concern in 
                         association with its impact to the environment. This work 
                         describes the results obtained from a low-cost methodology 
                         developed to locate new deforestation in the Amazon tropical 
                         forest. It combines automatic classification of the Advanced Very 
                         High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) images and a Geographic 
                         Information System (GIS). Full resolution and geometrically 
                         corrected AVHRR channel 3 (3.5\$\mu\$m a 3.9\$\mu\$m) images 
                         of different dates were automatically compared in digital form. 
                         Changes in the original cover of the vegetation are detected in 
                         any two different images, and their locations were determined 
                         through the GIS. Tests in the northern of the state of Mato Grosso 
                         were presented indicating the possibility of using AVHRR imagery 
                         operationally to detect new deforestation. Results comparing 
                         deforestation in the AVHRR channel 3 with corresponding high 
                         resolution Landsat Thematic Mapper (TM) images indicated 49.1\% 
                         and 56.5\% of AVHRR correct location for 216 and 221 polygons of 
                         deforestation with different sizes, for two pairs of images, 
                         September 1989 and September 1990, and July 1990, and September 
                         1990 respectively. 82\% and 90\% of correct locations were 
                         obtained for the 50 TM polygons with deforestation greater than 
                         3.1km\$^{2}\$ for the same pairs of images.",
            committee = "Setzer, Alberto Waingort (presidente/orientador) and Ponzoni, 
                         Fl{\'a}vio Jorge and Batista, Get{\'u}lio Teixeira and Krug, 
                         Thelma and Miranda, Evaristo Eduardo de",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Detection of deforestation in the Amazon forest using NOAA/AVHRR 
                         images and the geographic information system SGI: methodology and 
                         test of a potential alarm system",
                label = "6855",
             language = "pt",
                pages = "114",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP6hL",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GP6hL",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "05 maio 2024"
}