O potencial do sensoriamento remoto SAR no mapeamento, discriminação de gêneros e estudo da dinâmica de floresta de mangue na região Amazônica

Autor: COUGO, Michele Ferreira
Přispěvatelé: SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e, FERNANDES, Marcus Emanuel Barroncas
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: 1 CD-ROM
Repositório Institucional da UFPA
Universidade Federal do Pará (UFPA)
instacron:UFPA
Popis: CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Esta tese tem como objetivo geral abordar o potencial dos dados de sensores SAR para diferenciar gêneros de mangue através de dados polarimétricos, estimativa de biomassa através da estrutura dos bosques e em produzir mapas temáticos as florestas de mangue através do uso de imagens SAR multifrequência. Dados SAR polarimétricos (Radarsat2), multifrequência (banda X, C e L) foram utilizados para cumprir este objetivo. A área de estudo e a península de Ajuruteua, localizada no setor leste da Zona Costeira Amazônica. Os manguezais desta região são considerados preservados e estão presentes as espécies: Rhizophora mangle, Avicennia germinans, Avicennia schaueriana e Laguncularia racemosa, sendo a especie R. mangle a espécie dominante na região. Através de uma imagem polarimétrica Radarsat-2, banda C, foram avaliadas as respostas polarimétricas das parcelas com dominância dos dois principais gêneros ocorrentes na região (Rhizophora e Avicennia). Pela analise dos gráficos das respostas polarimétricas não foi possível definir um padrão por gênero que permitisse a diferenciação de gêneros através deste parâmetro. A análise do mecanismo de espalhamento foi realizada através das decomposições polarimétricas da matriz de coerência e covariância. No plano H-α todas as parcelas de vegetação foram classificadas na zona 5 de media entropia, zona atribuída ao espalhamento da vegetação e, na zona 6 de media entropia associada ao aumento da rugosidade superficial. Apenas a classe campos apresentou valor de H menor que as demais classes, o que a destacou das demais. As imagens dos mecanismos de espalhamento: double-bounce, volumétrico e superficial não permitiram a separação dos gêneros dominantes na região. Na serie temporal anual de imagens Sentinel1-A o comportamento do σ° nas polarizações VV e VH foi similar e não apresentou diferenças com relação a valores de biomassa total. As variações dos valores de retroespalhamento ao longo do ano foram relacionados as condições ambientais (precipitação e regime das mares), alterações no dossel (fenologia) e ao ângulo de incidência. Os valores de σ° foram maiores no período do mês de maio ao fim de agosto e no mesmo período os valores da razão σ°VH/σ°VV foram menores, reflexo da dinâmica do dossel dos manguezais da região visto que este período e marcado pela maior produção de serrapilheira, apesar da modesta oscilação (1,5 dB). O uso das imagens SAR multifrequência para classificação no Random Forest dos ambientes da península baseada teve o melhor índice Kappa com valor de 0,53 para o modelo que incluiu imagens Sentinel1-A e ALOS-PALSAR, com Kappa da classe mangue de 0.90. A classe mangue anão apresentou discordância global (ate 10%) mais alta que as demais, principalmente no tipo permuta com as classes mangue, planície hipersalina e outros, sendo que as duas ultimas tiveram os menores índices Kappa por classe em todas as classificações. A classe mangue apresentou discordância global de no máximo 5% e índice Kappa maior que 0,90 em todas as classificações. Diante do exposto, concluímos que a abordagem por gênero de mangue, mesmo com elevado n amostral, não produz diferenças significativas para a distinção dos gêneros através de técnicas polarimétricas, quer seja resposta polarimétrica ou técnicas de decomposição. Dois avanços podem ser ressaltados no estudo dos manguezais através de series temporais Sentinel-1A, a razão de polarização σ°VH/σ°VV esta relacionada a dinâmica do dossel e o uso de imagens trimestrais de estações diferentes para a classificação das florestas de mangue. Além de ser reconhecido o potencial de uso das imagens SAR para o mapeamento das florestas de mangue principalmente quando utilizadas séries temporais de sensores nas bandas C e L através de técnicas de aprendizado de maquina. das florestas de mangue. Além de ser reconhecido o potencial de uso das imagens SAR para o mapeamento das florestas de mangue principalmente quando utilizadas séries temporais de sensores nas bandas C e L através de técnicas de aprendizado de máquina. This dissertation examines the potential of data generated from SAR sensors to differentiate between mangrove genera using polarimetric data, biomass estimates based on forest structure, and by producing thematic mangrove forest maps, using multi-frequency SAR images. Polarimetric SAR data (Radarsat2), multi-frequency (bands X, C and L) were used to achieve this goal. The study area is the Ajuruteua Peninsula, located in the eastern sector of the Amazon Coastal Zone. Mangroves in this region are considered preserved with the following species present: Rhizophora mangle, Avicennia germinans, Avicennia schaueriana and Laguncularia racemose, where R. mangle is the dominant species in this region. Through the polarimetric image Radarsat-2, band C, the polarimetric response of the parcels, dominated by these two principal genera (Rhizophora e Avicennia), were analyzed. Through the analysis of the polarimetric response, we were unable to define a pattern per genus to allow for the differentiation of the genera using this parameter. Analysis of the scattering mechanism was conducted through polarimetric decomposition of the coherence and covariance matrix. In the H-α plane, all vegetation parcels were classified as zone 5 of average entropy, attributed to vegetation scattering, and as zone 6, also of average entropy, associated to an increase in the surface-level roughness. Only the field class presented an H value lower that the other classes, standing out from the others. The images of scattering mechanisms: double-bounce, volumetric and surface-level did not permit the separation of dominant genera in the region. Using annual time series images Sentinel1-A, the behavior of the σ° polarizations VV and VH were similar and did not present differences in relation to total biomass values. Variations in radar backscatter over the year were related to environmental conditions (precipitation and tidal regime), canopy alterations (phenology) and incidence angle. The σ° values were greater during the month of May to the end of August, and in the same period, σ°VH/σ°VV rate values were lower, which is a reflex of mangrove canopy dynamics in the region given that during this period leaf litter production is greater, despite modest oscillation (1.5 dB). The use of multi-frequency SAR images for Random Forest classification of the environments on the peninsula resulted in the best Kappa index, 0.53, for the model that included the Sentinel1-A and ALOS-PALSAR images, with a Kappa mangrove class of 0.90. The dwarf mangrove class presented a global disagreement (up to 10%) higher than the others, principally in types exchange with mangrove classes, hypersaline plains and others, being that the last two had the lowest Kappa indices per class in all the classifications. The mangrove class showed a global disagreement maximum of 5% and a Kappa index greater than 0.90 in all classifications. Based on the above considerations, we conclude that the mangrove genera approach, even with a greater n sample, did not produced significant differences to distinguish genera through polarimetric techniques, be them polarimetric responses or scatter techniques. Two advances can be identified in the study of mangroves using time-series Sentinel-1A: σ°VH/σ°VV polarization rate is related to canopy dynamics, and the use of trimester images, representing different seasons for the classification of mangrove forests. In addition, the potential of SAR images for mapping mangrove forests using time-series images from C and L bands through machine learning techniques is also recognized.
Databáze: OpenAIRE
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