A discriminação de espécies de macrófitas através de Sensoriamento Remoto vem de encontro à necessidades econômicas e sanitárias geradas pelo aumento dos conglomerados urbanos e seus danos aos ambientes aquáticos continentais. A ausência de pesquisa básica relacionada à obtenção de respostas espectrais específicas tem dificultado a discriminação das espécies de macrófitas infestantes, em imagens multiespectrais. Objetivos: Tendo o conhecimento das necessidades de pesquisa básica nesta área, este estudo tem como objetivos analisar a resposta espectral de espécies de macrófitas, buscando sua distinção, e comparar a reposta espectral do Infravermelho Próximo (IVP) às características anatômicas espessura da folha, espessura do parênquima esponjoso, proporção do parênquima esponjoso na folha, e proporção de espaços aéreos no parênquima esponjoso. Metodologia: Para atingir os objetivos, foram coletados dados espectroradiométricos de espécies de macrófitas. Num primeiro momento foi testada a distinção entre duas espécies em imagem orbital. Em seguida, foram realizados diversos experimentos em laboratório, os quais foram posteriormente analisados matematicamente buscando suas relações. Foi também realizado o estudo anatômico de folhas de cinco espécies de macrófitas, cujos valores foram comparados com a resposta espectral no IVP. Resultados: O banco de dados de respostas espectrais gerado foi comparado inter e intraespecificamente, e foram usados descritores matemáticos para verificar as possibilidades de diferenciação. As folhas com máxima, média e mínima reflectância de cinco espécies escolhidas por serem mais importantes em infestações foram analisadas anatomicamente e foram calculados os valores da espessura da folha, espessura do parênquima esponjoso, proporção do parênquima esponjoso na folha, e proporção de espaços aéreos no parênquima esponjoso. Conclusões: Os descritores utilizados para analisar as respostas espectrais se mostraram eficientes na separação entre as espécies estudadas em laboratório. Dentre eles, o que mostrou melhores resultados para a distinção entre espécies foi o índice da Posição do Limite Vermelho. As características anatômicas obtidas com o uso de microscopia confocal e de luz possibilitaram a discriminação das espécies. Além disso, foi possível verificar que as características anatômicas analisadas foram altamente correlacionadas com a Reflectância de algumas das espécies na região do IVP. / The differentiation of macrophytes species using Remote Sensing is recommended in a world where the economy and healthy are being highly injured by the increased number of urban population and their damages to the aquatic environments. The lack of the basic research related to the acquisition of spectral signatures of species has been raising difficulties on the discrimination of them in multispectral images. Aims: Knowing this lack of basic research, this work has the goals of analyze the spectral signatures of macrophytes species, looking for its differentiation, and compare spectral the reflectance in the Near Infrared (NIR) region of the Electromagnetic Spectrum with the anatomic variables: thickness of the leaf, thickness of the spongy mesophyll, percentage of the spongy mesophyll in the leaf, and percentage of the aerial spaces inside this mesophyll. Methodology: To reach these goals, it was collected spectroradiometric data of macrophytes species. Primarily it was tested the differentiation between two species in an orbital image. Afterward, it was carried out some laboratory experiments, which were mathematically analyzed looking for their relationships. Then, it was accomplished the leaves anatomical studies of five macrophytes species, whose values where compared with the spectral signature in the NIR region. Results: The initial spectral signatures database was compared inter and intra-specifically, and it were used mathematical descriptors to verify the possibilities of species differentiation. Leaves with maximum, medium and minimum reflectance of five species chosen because of their importance on infestations, was anatomically analyzed and it were calculated the values of the thickness of the leaf, thickness of the spongy mesophyll, percentage of the spongy mesophyll in the leaf, and percentage of the aerial spaces inside this mesophyll. Conclusions: The descriptors used to analyze the spectral signatures denote efficiency in the differentiation of macrophytes species in laboratory. Among them, the one that has been showed the best results for the species differentiation was the Red Edge Position. The anatomical characteristics achieved with confocal and light microscopy made feasible to differentiate the species. Besides that, it was possible to verify that the analyzed anatomical characteristics were highly correlated with reflectance in some species in the NIR region.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-04-20Bitstream added on 2014-06-13T20:21:13Z : No. of bitstreams: 1 sartori_lr_dr_prud.pdf: 4148637 bytes, checksum: 5616600e595cbbe65fef21b03cd5309c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O propósito deste trabalho foi avaliar o potencial dos dados PALSAR polarimétricos para discriminar e mapear espécies de macrófitas (vegetação aquática) de uma área alagável da Amazônia, a planície de inundação do Lago Grande de Monte Alegre, no estado do Pará. A coleta de dados foi realizada quase simultaneamente à aquisição dos dados de radar. Três principais espécies de macrófitas foram encontradas na área: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) e Paspalum elephantipes (PE). Variáveis morfológicas foram medidas em campo e usadas para derivar outras variáveis tais como a biomassa. Atributos foram gerados a partir da matriz de covariância [C] extraída da imagem ALOS/PALSAR em modo SLC (single look complex). Os atributos polarimétricos foram analisados para as três espécies e identificados aqueles capazes de discriminar as espécies. Foram aplicadas as seguintes abordagens de classificação: baseada em regras, baseada em modelos de decomposição (Decomposições de Freeman-Durden e Cloude-Pottier), baseada em estatística (Classificação supervisionada baseada na distância Wishart) e híbrida (Classificador Wishart com classes de entrada baseadas na decomposição de Cloude-Pottier). Finalmente, a variável morfológica “volume da haste” foi modelada por regressão múltipla em função de alguns atributos polarimétricos. Os resultados sugerem que a imagem polarimétrica banda L possui potencial para discriminar as espécies de macrófitas, sendo os principais atributos para isso sigma zero HH ( ), sigma zero HV ( ) e sigma zero VV ( ), índice de estrutura da copa... / The purpose of this work was to evaluate the potential of fully polarimetric PALSAR data to discriminate and map macrophyte species in the Amazon floodplain, more specifically in the Monte Alegre Lake, in the state of Pará, Brazil. Fieldwork was carried out almost simultaneously to the radar acquisition. Three main species were found in the study area: Paspalum repens (PR), Hymenachne amplexicaulis (HA) and Paspalum elephantipes (PE). Macrophyte morphological variables were measured on the field and used to derive others variables, like the biomass. Attributes were calculated from the covariance matrix [C] derived from the SLC (single look complex) data. The polarimetric attributes were analyzed for the three species and it was identified that ones capable of discriminating them. The following classification approaches were applied: a rule-based classification, model-based classifications (Freeman-Durden and Cloude-Pottier), a statistical-based classification (supervised classification using Wishart distance measure) and a hybrid classification (Wishart classifier with the input classes based on the H/a plane). Finally, the morphological variable “stem volume” was modeled using multiple regression. The findings suggest that the fully polarimetric image has potential for discriminating plant species, being the main attributes sigma-nought HH ( ), sigma-nought HV ( ) and sigma-nought VV ( ), canopy structure index ( ), HH-VV polarimetric coherence ( ), helicity of the third scattering mechanism (τ ), orientation angle of the first scattering mechanism ( ) and scattering type phase of the first mechanism ( ); among the different classifications, only the supervised (Wishart) and the rule-based discriminated the species, with overall accuracy of 75,04% and 87,18%, respectively; the stem volume was modeled using the following attributes: biomass index ( ), volumetric scattering ... (Complete abstract click electronic access below)

A discriminação de espécies de macrófitas através de Sensoriamento Remoto vem de encontro à necessidades econômicas e sanitárias geradas pelo aumento dos conglomerados urbanos e seus danos aos ambientes aquáticos continentais. A ausência de pesquisa básica relacionada à obtenção de respostas espectrais específicas tem dificultado a discriminação das espécies de macrófitas infestantes, em imagens multiespectrais. Objetivos: Tendo o conhecimento das necessidades de pesquisa básica nesta área, este estudo tem como objetivos analisar a resposta espectral de espécies de macrófitas, buscando sua distinção, e comparar a reposta espectral do Infravermelho Próximo (IVP) às características anatômicas espessura da folha, espessura do parênquima esponjoso, proporção do parênquima esponjoso na folha, e proporção de espaços aéreos no parênquima esponjoso. Metodologia: Para atingir os objetivos, foram coletados dados espectroradiométricos de espécies de macrófitas. Num primeiro momento foi testada a distinção entre duas espécies em imagem orbital. Em seguida, foram realizados diversos experimentos em laboratório, os quais foram posteriormente analisados matematicamente buscando suas relações. Foi também realizado o estudo anatômico de folhas de cinco espécies de macrófitas, cujos valores foram comparados com a resposta espectral no IVP. Resultados: O banco de dados de respostas espectrais gerado foi comparado inter e intraespecificamente, e foram usados descritores matemáticos para verificar as possibilidades de diferenciação. As folhas com máxima, média e mínima reflectância de cinco espécies escolhidas por serem mais importantes em infestações foram analisadas anatomicamente e foram calculados os valores da espessura da folha, espessura do parênquima esponjoso, proporção do parênquima esponjoso na folha, e proporção de espaços aéreos no parênquima esponjoso. Conclusões: Os descritores utilizados para analisar as respostas espectrais se mostraram eficientes na separação entre as espécies estudadas em laboratório. Dentre eles, o que mostrou melhores resultados para a distinção entre espécies foi o índice da Posição do Limite Vermelho. As características anatômicas obtidas com o uso de microscopia confocal e de luz possibilitaram a discriminação das espécies. Além disso, foi possível verificar que as características anatômicas analisadas foram altamente correlacionadas com a Reflectância de algumas das espécies na região do IVP. / The differentiation of macrophytes species using Remote Sensing is recommended in a world where the economy and healthy are being highly injured by the increased number of urban population and their damages to the aquatic environments. The lack of the basic research related to the acquisition of spectral signatures of species has been raising difficulties on the discrimination of them in multispectral images. Aims: Knowing this lack of basic research, this work has the goals of analyze the spectral signatures of macrophytes species, looking for its differentiation, and compare spectral the reflectance in the Near Infrared (NIR) region of the Electromagnetic Spectrum with the anatomic variables: thickness of the leaf, thickness of the spongy mesophyll, percentage of the spongy mesophyll in the leaf, and percentage of the aerial spaces inside this mesophyll. Methodology: To reach these goals, it was collected spectroradiometric data of macrophytes species. Primarily it was tested the differentiation between two species in an orbital image. Afterward, it was carried out some laboratory experiments, which were mathematically analyzed looking for their relationships. Then, it was accomplished the leaves anatomical studies of five macrophytes species, whose values where compared with the spectral signature in the NIR region. Results: The initial spectral signatures database was compared inter and intra-specifically, and it were used mathematical descriptors to verify the possibilities of species differentiation. Leaves with maximum, medium and minimum reflectance of five species chosen because of their importance on infestations, was anatomically analyzed and it were calculated the values of the thickness of the leaf, thickness of the spongy mesophyll, percentage of the spongy mesophyll in the leaf, and percentage of the aerial spaces inside this mesophyll. Conclusions: The descriptors used to analyze the spectral signatures denote efficiency in the differentiation of macrophytes species in laboratory. Among them, the one that has been showed the best results for the species differentiation was the Red Edge Position. The anatomical characteristics achieved with confocal and light microscopy made feasible to differentiate the species. Besides that, it was possible to verify that the analyzed anatomical characteristics were highly correlated with reflectance in some species in the NIR region.