Avaliação de impacto da reforma agrária no uso e na cobertura da terra por índice de estabilidade e indicador de tendência de mudanças Roberto Kiel, Dejanira Luderitz Saldanha, Jorge Ricardo Ducati
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Date
2011Type
Title alternative
Impact assessment of agrarian reform, by stability indicator and tendency index of changes in land use and cover
Subject
Abstract in Portuguese (Brasil)
A detecção de mudanças no uso e na cobertura da terra é uma aplicação do sensoriamento remoto que utiliza a dimensão temporal para analisar imagens, buscando a identificação das alterações nas respostas espectrais dos pixels homólogos, pela aplicação de limiares que distingam as regiões que sofreram alguma alteração. A análise ponto a ponto permite inferir sobre a quantidade e qualidade das mudanças detectadas, já a análise de resultados comparativos, sobre uma série temporal de imagens permite ...
A detecção de mudanças no uso e na cobertura da terra é uma aplicação do sensoriamento remoto que utiliza a dimensão temporal para analisar imagens, buscando a identificação das alterações nas respostas espectrais dos pixels homólogos, pela aplicação de limiares que distingam as regiões que sofreram alguma alteração. A análise ponto a ponto permite inferir sobre a quantidade e qualidade das mudanças detectadas, já a análise de resultados comparativos, sobre uma série temporal de imagens permite avaliar a dinâmica das alterações, nos sentidos da topologia e intensidade, permitindo avaliar taxas de mudança e a espacialização de suas ocorrências. Várias técnicas estão disponíveis para detectar alterações no uso e cobertura da terra, a partir de imagens coletadas por sensores orbitais. Dois grupos principais se destacam: técnicas de pré-classificação, e técnicas de pós-classificação, diferindo basicamente na aplicação de limiares que definem mudanças. Este trabalho usa técnicas de detecção baseadas em subtração de imagens em pós-classificação com Máxima Verossimilhança. O objetivo é estimar a sensibilidade e a adequação destas técnicas para a detecção e análise de mudanças na cobertura e uso da terra, em dois períodos de comparação: de 1988 a 2001, e de 2001 a 2006. Além disto, todo o período de 18 anos é estudado. A área de estudo é a região da Campanha, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, zona predominantemente rural e que sofreu acentuadas mudanças durante o período estudado, especialmente por reforma agrária. Os resultados permitiram a comparação dos dois tratamentos e verificar a acurácia das detecções. As principais dificuldades foram os ciclos fenológicos, as florestas artificiais de ciclo longo, e as áreas cobertas por nuvens. Não foi possível definir claramente a melhor técnica; esta definição depende dos objetivos específicos, da escala e natureza da região de estudo, e das classes de mudanças analisadas, além da qualidade das imagens disponíveis. ...
Abstract
The detection of alterations in land use and cover is an operation in Remote Sensing which adds a time dimension to the analysis of information in images. This is done when images are compared, by groups of two, at certain space and time, looking for spectral responses stored in pairs ofhomologous pixels, through the application of thresholds which lead to the differentiation between change and non-change. A point-to-point, or instant-to-instant analysis, permits to infer on the amount and qual ...
The detection of alterations in land use and cover is an operation in Remote Sensing which adds a time dimension to the analysis of information in images. This is done when images are compared, by groups of two, at certain space and time, looking for spectral responses stored in pairs ofhomologous pixels, through the application of thresholds which lead to the differentiation between change and non-change. A point-to-point, or instant-to-instant analysis, permits to infer on the amount and quality of alterations detected in a region, during a certain period. The comparative analysis between two or more of these results, via a time series of images, informs on the dynamics of transfotmations in other aspects, as topology, intensity, kind of change (substitution or conversion), and change rate. Several techniques are available to detect alterations in land use and cover, from digital images collected by orbital sensors. Two larger groups can be highlighted: pre-classification techniques, and post-classification techniques. They differ basically on over which products the thresholds defining changes are applied, these products being either thematic ones for image classification, or the image itself. This work uses detection techniques based on image subtraction in post-classification with the Maximum Likelihood. The objective is to estimate the sensitivity and adequacy of these techniques for the detection and analysis of changes in land use and cover during two comparison periods: the first one is from 1988 to 2001; the second, from 2001 to 2006. Besides, the whole 18-years period is studied to detect tendencies of the transformation of the region. The study area is at the Campanha Sul region, at Rio Grande do Sul State, Brazil. It is largely rural, heterogeneous and dynamic, since during the period covered (1988-2006), large estates where either converted into smaller properties, family-managed, through an intensive policy of agrarian reform (from the mid-eighties to the midnineties), or, more recently, by industrial-style cultures of forests to serve the paper industry. The results allowed comparing the different treatments and to verifY the accuracy of detections. The main difficulties were the phenological cycles, the various phases of long-cycle artificial forests, and cloud-covered areas. It was not possible to clearly define the better or more accurate technique; this definition depends of specific objectives, of the scale and nature of the study region, and of the classes of change being analyzed, besides of the quality of available images. ...
In
Revista brasileira de cartografia, Rio de Janeiro. N. 63/01 (mar. 2011), p. 171-177
Source
National
Collections
-
Journal Articles (39401)Exact and Earth Sciences (5976)
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