sensoriamento remoto aplicado à estudos florestais igor narvaes_iii_saef
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Sensoriamento remoto aplicado à estudos florestaisTRANSCRIPT
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SENSORIAMENTO REMOTO
APLICADO À ESTUDOS FLORESTAIS
Dr. Igor da Silva Narvaes
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Sensoriamento Remoto
“O conjunto de técnicas que permite obter informações de um objeto
sem necessidade de ter contato direto com ele, realizado através da
detecção da energia eletromagnética dele proveniente”.
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Radar• Sensores ativos
• Transmitem microondas e registram os ecos recebidos.
Fonte: Baseada em Coimbra (2010).
Ópticos• Sensores passivos
• Fonte de energia (SOL)
Fonte: Baseada em Imagem (2010).
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Fonte: Pinto (2010)
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Sensores ópticos Radar
• A atmosfera bloqueia abaixo de 0,3 m !
• Somente UV próxima está disponível para SR !
Fonte: Baseada em
Pinto (2010).
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Bandas EM utilizadas no SR óptico
• Espectro Visível (0,4 a 0,7 m)
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Bandas EM utilizadas no SR radar
Região das microondas:
1mm a 1m
Fonte: Globe SAR Program – CCRS (2001)
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Geometria de observação
Fonte: Adaptada de Globe SAR program –CCRS (2001).
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Características técnicas da imagem
Resoluções de uma imagem de SR
Espacial
Temporal
Espectral
Radiométrica
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RESOLUÇÃO ESPACIAL
Indica o tamanho do menor objeto que é possível representar na
imagem
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é função:
• do sistema óptico do sensor
composto por prismas e
espelhos;
• da quantidade e
sensibilidade dos detectores
do sensor e;
• da altitude do satélite.
Óptico Radar
• da altura da plataforma;
• o raio de abertura da
antena e;
• o comprimento de onda
emitido.
RESOLUÇÃO ESPACIAL
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RESOLUÇÃO TEMPORAL (Capacidade de revisita)
Tempo para adquirir duas
imagens consecutivas da mesma
região.
• LANDSAT – 16 dias
• CBERS – 26 (nadir), 3 dias ( 32o)
• SPOT – 26 (nadir), 3 dias ( 32o)
Dependem:
• Características da órbita;
• Capacidade de visada lateral
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RESOLUÇÃO RADIOMÉTRICA
Define o número de níveis que o sensor dividiu o sinal
Regra: 2n
8 bits (256 níveis de cinza)
Número digital (DN)Medida física (armazenada em bits)
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RESOLUÇÃO ESPECTRAL
Refere-se a largura da banda espectral na qual a imagem é adquirida
• N de bandas;
• intervalo de (λ).
Importante:
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Radar de abertura sintética (SAR)
Fonte: Globe SAR Program – CCRS (2001).
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Geometria de aquisição de dados RADAR
(SAR – Synthetic-aperture radar)
Ângulo de incidência
Fonte: Baseada em Coimbra (2010).
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Fonte: Baseada em Coimbra (2010).
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Fonte: Baseada em Coimbra (2010).
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Influência da superfície na imagem
Aumento do coeficiente de retroespalhamento
Fonte: Baseada em Coimbra (2010).
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Coeficiente de retroespalhamento (σ )
Único parâmetro
relacionado com
o alvo.
“A Pr pela antena é diretamente proporcional ao σ .”
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Ângulo de incidência (ϴ)
O σ depende:
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Polarização de onda eletromagnéticas
Campo elétrico
Fonte: Baseada em Globe SAR program – CCRS (2001).
O σ depende:
HH = Transmite na
horizontal e recebe na
horizontal;
VV = Transmite na
vertical e recebe na
vertical;
HV = Transmite na
horizontal e recebe na
vertical;
VH = Transmite na
vertical e recebe na
horizontal.
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Polarizações múltiplas ajudam a distinguir a estrutura
física dos alvos através do retroespalhamento (σ ).
Aleatoriedade do espalhamento (ex: vegetação)
↑ em HV.
↑ em HH.
Alinhamento em relação ao radar (HH versus VV).
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Frequências de microondas utilizadas
Fonte: Adaptada de Globe SAR program – CCRS (2001).
“O λ é determinante na interação RADAR-ALVO”
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Interação RADAR-ALVO
X
TerraSAR-X
C
RADARSAT
L
PALSAR
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Aplicações de Radar em florestas
Saatchi S.; Halligan, K.; Despain, D. G.; Crabtree, R. L. Estimation of Forest Fuel Load From Radar Remote
Sensing. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 45, n 6, p. 1726-1740. 2007.
• Estimativa de biomassa
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copa
tronco
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Santos, J. R. Savanna and tropical rainforest biomass estimation and spatialization using JERS-1 data.
International Journal of Remote Sensing, v. 23, n. 7, p. 1217-1229, 2002.
• Inventário e monitoramento da cobertura vegetal e da biomassa
28
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DAP, altura, % de cobertura de copa e
identificação botânica
•floresta primária
•floresta secundária
DAP > 10 cmTransectos: 2500 m2
DAP > 5 cm
Estimativa de biomassa
(equações alométricas)
Equações alométricas :
Biomassa = 0,044 * (DAP2 * H)0,9719
ln Biomassa = - 2,17 + 1,02 ln (DAP)2 + 0,39 ln H
Transectos: 1000 m2
Corte raso e pesagem do
material do estrato herbáceo e
cálculo da % de exposição do
solo
Corte raso, pesagem e
identificação botânica de
todos os indivíduos de porte
arbóreo e/ou arbustivo
Transectos: 200-500 m2
Trabalho de campo
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Inventário Florestal
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31
Fatiamento em intervalos de
valores de retroespalhamentoFiltro Gamma 5x5 redução do ruído speckle
0
500
1000
1500
2000
2500
Locação
Val
ore
s na
imag
em
Histograma dos níveis de cinza de
uma secção da imagem amplitude
(caracterização radiométrica da zona
de contato abrupto).
F FSS S
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Desvio padrão nos valores de
retroespalhamento devido a:
•Floresta primária: homogeneidade
estrutural entre as amostras;
•Floresta secundária: diferentes idades
de regeneração;
•Savana florestada: composição florística
similar;
•Savanas: condição/composição dos
estratos.
Floresta
Primária
Floresta
Secundária
Área de
Transição
Savana
Arbórea
Savana Parque
e/ou gramíneo
lenhosa
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y = 1,714Ln(x) - 14,871
R2
= 0,6719
-16
-14
-12
-10
-8
-6
-4
-2
0
0 50 100 150 200
Biomassa (ton/ha)
Va
lore
s m
éd
ios
de
dB
Relação entre os valores de retroespalhamento e os
valores de biomassa
0
20
40
60
80
100
120
140
Bio
mas
sa( t
on/h
a)
Savana Parquee/ou
gramíneo-lenhosa
Savana
Arbórea
Sucessão
Secundária
Floresta
Primária
Área de
Transição
6,26
54,1445,32
133,24
14,11
Biomassa média das classes analisadas
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< 5 ton/ha
5,1 - 10 ton/ha
15,1 - 20 ton/ha
20,1 - 30 ton/ha
10,1 - 15 ton/ha
30,1 - 50 ton/ha
50,1 - 70 ton/ha
> 100 ton/ha
70,1 - 100 ton/ha
Água
Mapa da distribuição de biomassa em intervalos de classes para secções das áreas de estudo nas
zonas de transição em Mucajaí (RR) e Comodoro (MT).
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• Relação com as estruturas florestais e estimativa de biomassa
Narvaes, I. S. Avaliação de dados SAR polarimétricos para estimativa de biomassa em diferentes
fitofisionomias de florestas tropicais. 2010 (Tese).
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Floresta primáriaSucessão secundária avançada
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Grandeza angular (0 a 180 ):
0 = Espalhamento direto (superficial);
0<Φ<180 = Espalhamento volumétrico
180 = Espalhamento double bounce.
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![Page 39: Sensoriamento remoto aplicado à estudos florestais igor narvaes_iii_saef](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051516/5596a68a1a28ab1c5b8b481d/html5/thumbnails/39.jpg)
Narvaes, I. S.; Silva, A. Q.; Santos, J. R. Evaluation of the interaction between SAR L-band signal
and structural parameters of forest cover. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Symposium. Proceedings, Barcelona, Espanha, p: 1607-1610. 2007.
Pv (Espalhamento volumétrico);
Pd (Espalhamento double-bounce);
Ps (Espalhamento superficial);
A componente de espalhamento volumétrico
(Pv) obteve a maior contribuição na resposta
do SAR para floresta primária e secundária na
floresta tropical.
![Page 40: Sensoriamento remoto aplicado à estudos florestais igor narvaes_iii_saef](https://reader034.vdocuments.pub/reader034/viewer/2022051516/5596a68a1a28ab1c5b8b481d/html5/thumbnails/40.jpg)
Santos, J. R.et al. Airborne P-band SAR applied to the aboveground biomass studies in the Brazilian
tropical rainforest. Remote Sensing of Environment, v.87, p. 482-493, 2003.
Fonte: Santos et all, 2002.
Floresta tropical da Amazônia Brasileira “terra firme”.
• Estimativa de biomassa e classificação florestal
Relação σ x biomassa
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Floresta Primária: biomass = 0,004 x (DBH² x H)0,9719
Floresta de Sucessão Secundária:
ln biomass = -2,17 + 1,02 ln(DBH)² + 0,39lnH
Cada tipo de uso está correlacionada σ0 (P-HV)
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42Fig.(∆ Primary forest; Secondary
succession).
Funções Polinomiais foram geradas para
correlacionar os dados de espalhamento e
biomassa (melhor ajuste).
Técnica de classificação contextual
(ICM algorithm) – K = 0,834
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SENSORIAMENTO REMOTO
APLICADO À ESTUDOS FLORESTAIS
Dr. Igor da Silva Narvaes