Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004Bitstream added on 2014-06-13T19:06:37Z : No. of bitstreams: 1 espinhosa_mc_me_prud_prot.pdf: 3806604 bytes, checksum: 8e09bd8867759d08701768e2791560e9 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A utilização de dados de Sensoriamento Remoto em conjunto com técnicas de processamento digital e análise de imagens tem possibilitado o desenvolvimento de estudos integrados, com vistas ao monitoramento dos recursos naturais. Uma maneira de representar esses dados é através de mapas temáticos, obtidos por métodos de classificação multiespectral. Para a classificação de dados de Sensoriamento Remoto, a utilização de Redes Neurais Artifíciais tem se apresentado como uma alternativa vantajosa em relação aos classificadores baseados em conceitos estatísticos, uma vez que nenhuma hipótese prévia sobre a distribuição dos dados a serem classificados é exigida. Assim, esse trabalho teve como objetivo detectar a ocorrência e mapear a dispersão espacial de plantas aquáticas emersas em cinco reservatórios ao longo do rio Tietê-SP (Barra Bonita, Bariri, Ibitinga, Promissão e Nova Avanhandava) através da classificação por Redes Neurais Artifíciais...

O objetivo desta pesquisa é analisar, em um período de 30 anos, a expansão urbana do Município de São Paulo e dos municípios da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) a partir do uso de imagens orbitais obtidas pela série Landsat nos anos de 1986, 1989, 2000, 2006, 2010 e 2015, aplicando o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) com uso de membros de referência globais. Os dados obtidos com o uso do MLME foram associados às informações de produção habitacional formal e informal, considerando os empreendimentos imobiliários verticais, as favelas e os loteamentos irregulares (desde 1985 até o ano de 2015), possibilitando a compreensão do comportamento espacial da produção habitacional dessa região ao longo do período analisado. Para cada cena Landsat, foram calculadas as imagens relacionadas à fração Substrato (alto albedo), à fração Vegetação (biomassa) e à fração Sombra (baixo albedo). Durante o desenvolvimento do trabalho, é proposta uma metodologia de modelagem das mudanças do uso e ocupação do solo associados à produção habitacional, partindo da correlação temporal entre as frações. Cada imagem fração foi agregada em três níveis de escala: a escala da própria imagem (pixel de 30m), a escala intraurbana (setores censitários e distritos) e a escala regional (limites da RMSP) o que possibilitou, na escala intraurbana, a associação das informações extraídas do MLME aos dados de produção habitacional e aos censos demográficos de 1991, 2000 e 2010. Os resultados do modelo demonstram que as áreas de produção habitacional verticalizada, no período analisado, são detectadas pelo modelo como uma correlação negativa entre as frações substrato e sombra, indicando que a produção de sombra dos empreendimentos é acompanhada de uma diminuição da detecção da fração substrato, enquanto nas áreas de habitação precárias (favelas e loteamentos irregulares), a mudança detectada pelo modelo é de correlação negativa entre as frações vegetação e substrato e também entre as frações sombra e substrato, sendo indicativo do aumento do substrato para ambos os casos, ao longo do tempo. Os resultados também demonstram alta fidelidade posicional e possibilidade de aplicação geral do modelo proposto para outras categorias de uso do solo, indicando frentes para generalização da técnica aqui proposta. / The objective of this research is to analyze, in a period of 30 years, the urban sprawl of Sao Paulo city and the municipalities of São Paulo Metropolitan Region (SPMR) using orbital images obtained by Landsat series in 1986, 1989, 2000, 2006, 2010, and 2015, applying the Linear Spectral Mixture Model (LSMM) and the use of global reference endmembers. The data obtained using the LSMM were associated to information on formal and informal housing production, considering the vertical real estate development, the slums and the informal neighborhoods (from 1985 to 2015), making possible to understand the housing production in the region in the time period analyzed. For each Landsat scene, image fractions were calculated in relation to the Substrate fraction (high albedo), Vegetation Fraction (biomass) and Shadow fraction (low albedo). In the development of the work, is proposed a methodology to modeling the changes in land use/land cover associated with the housing production through the temporal correlation between the fractions. Each image fraction was aggregated at three levels of scale: the scale of the image itself (30m pixel), the intra urban scale (census tracts and districts) and regional scale (limits of the SPMR) allowing, in the intra urban range, the association of information extracted from the LSMM, the housing production and the census demographic data from 1991, 2000 and 2010. The model results show that the vertical housing production areas, in the analyzed period, are detected by a negative correlation between substrate and shadow fractions, showing that the shadow increase in these areas are accompanied by a decrease in the substrate fraction detection, while in areas of precarious housing (slums and informal neighborhoods) the model detects a negative correlation between vegetation ad substrate fractions and also between the substrate and shadow fractions, indicating the increase of substrate for both cases over time. The results also show high positional fidelity and possibility of a general application of the proposed model for other categories of land use/land cover changes, showing the possibility of generalization of the technique proposed here.

As florestas tropicais, como a floresta amazônica, têm fundamental participação na estabilidade dos ambientes locais, principalmente, pela oferta de serviços e produtos. Por isso, passou a ser visionada como fonte inesgotável de recursos florestais, dentre os quais, está o produto madeireiro. Nesse contexto, problemas ambientais passaram a ter maior atenção dos órgãos públicos, ligados ao monitoramento desses recursos. Diante disso, as ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são fortes aliadas à maximização dessas operações. Esse cenário leva ao objetivo deste estudo, que é avaliar as alterações no dossel florestal, por meio da Análise de Mistura Espectral-AME e Índice Normalizado de Diferença de Fração-NDFI. O estudo foi conduzido em três áreas localizadas no município de Paragominas-PA obtidas no banco de dados da SEMAS-PA. No primeiro passo, a imagem foi pré-processada, para posterior aplicação do SMA. Na aplicação do SMA gerou-se quatro frações de abundância, as quais foram fundamentais para identificação da exploração. Em seguida, foi utilizado o NDFI, para determinar o Grau de Alteração no Dossel Florestal-GADF. Os resultados revelaram diferenças significativas pelo teste de Kruskal-Wallis nas três áreas, ao observar a comparação das quatro imagens-fração e no valor de NDFI, o que não traduziu diferenças quanto ao GADF, pois as áreas, apresentaram mesmo intervalor de alteração, conforme os intervalos propostos pela SEMAS (2015), indicando baixa intensidade de impactos sobre o dossel florestal. O NDFI, sob as condições locais, não mostrou sensibilidade a mudanças quanto ao nível de alteração no dossel florestal (Tabela 2), isso pode ter acontecido devido à necessidade de detecção da vegetação seca, que no caso ainda está em processo de consolidação, pois a análise das imagens ocorreu durante a exploração madeireira.

O objetivo desta pesquisa é analisar, em um período de 30 anos, a expansão urbana do Município de São Paulo e dos municípios da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) a partir do uso de imagens orbitais obtidas pela série Landsat nos anos de 1986, 1989, 2000, 2006, 2010 e 2015, aplicando o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) com uso de membros de referência globais. Os dados obtidos com o uso do MLME foram associados às informações de produção habitacional formal e informal, considerando os empreendimentos imobiliários verticais, as favelas e os loteamentos irregulares (desde 1985 até o ano de 2015), possibilitando a compreensão do comportamento espacial da produção habitacional dessa região ao longo do período analisado. Para cada cena Landsat, foram calculadas as imagens relacionadas à fração Substrato (alto albedo), à fração Vegetação (biomassa) e à fração Sombra (baixo albedo). Durante o desenvolvimento do trabalho, é proposta uma metodologia de modelagem das mudanças do uso e ocupação do solo associados à produção habitacional, partindo da correlação temporal entre as frações. Cada imagem fração foi agregada em três níveis de escala: a escala da própria imagem (pixel de 30m), a escala intraurbana (setores censitários e distritos) e a escala regional (limites da RMSP) o que possibilitou, na escala intraurbana, a associação das informações extraídas do MLME aos dados de produção habitacional e aos censos demográficos de 1991, 2000 e 2010. Os resultados do modelo demonstram que as áreas de produção habitacional verticalizada, no período analisado, são detectadas pelo modelo como uma correlação negativa entre as frações substrato e sombra, indicando que a produção de sombra dos empreendimentos é acompanhada de uma diminuição da detecção da fração substrato, enquanto nas áreas de habitação precárias (favelas e loteamentos irregulares), a mudança detectada pelo modelo é de correlação negativa entre as frações vegetação e substrato e também entre as frações sombra e substrato, sendo indicativo do aumento do substrato para ambos os casos, ao longo do tempo. Os resultados também demonstram alta fidelidade posicional e possibilidade de aplicação geral do modelo proposto para outras categorias de uso do solo, indicando frentes para generalização da técnica aqui proposta. / The objective of this research is to analyze, in a period of 30 years, the urban sprawl of Sao Paulo city and the municipalities of São Paulo Metropolitan Region (SPMR) using orbital images obtained by Landsat series in 1986, 1989, 2000, 2006, 2010, and 2015, applying the Linear Spectral Mixture Model (LSMM) and the use of global reference endmembers. The data obtained using the LSMM were associated to information on formal and informal housing production, considering the vertical real estate development, the slums and the informal neighborhoods (from 1985 to 2015), making possible to understand the housing production in the region in the time period analyzed. For each Landsat scene, image fractions were calculated in relation to the Substrate fraction (high albedo), Vegetation Fraction (biomass) and Shadow fraction (low albedo). In the development of the work, is proposed a methodology to modeling the changes in land use/land cover associated with the housing production through the temporal correlation between the fractions. Each image fraction was aggregated at three levels of scale: the scale of the image itself (30m pixel), the intra urban scale (census tracts and districts) and regional scale (limits of the SPMR) allowing, in the intra urban range, the association of information extracted from the LSMM, the housing production and the census demographic data from 1991, 2000 and 2010. The model results show that the vertical housing production areas, in the analyzed period, are detected by a negative correlation between substrate and shadow fractions, showing that the shadow increase in these areas are accompanied by a decrease in the substrate fraction detection, while in areas of precarious housing (slums and informal neighborhoods) the model detects a negative correlation between vegetation ad substrate fractions and also between the substrate and shadow fractions, indicating the increase of substrate for both cases over time. The results also show high positional fidelity and possibility of a general application of the proposed model for other categories of land use/land cover changes, showing the possibility of generalization of the technique proposed here.

A Geobotânica por sensoriamento remoto é uma técnica de obtenção de informações geológicas indiretas em ambientes cobertos por vegetação e apresenta grandes perspectivas por sua capacidade de otimizar trabalhos de campo e gerar possíveis alvos a serem examinados. O objetivo deste estudo foi realizar a discriminação espectral, em escala de folha e de copa, de espécies arbóreas neotropicais associadas localmente a diferentes formações e fácies geológicas, bem como defini-las remotamente como indicadoras geológicas na Estação Ecológica de Mogi-Guaçu, São Paulo, Brasil. Dados obtidos em 70 unidades amostrais, como texturais de solos e sedimentos, químicos de solos, de nível do freático, altitudinais (modelo digital de terreno),fitossociológicos e fisiológicos/estruturais de vegetação (índices hiperespectrais de vegetação), foram minerados e analisados através da técnica de quantização vetorial Self-Organizing Maps (SOM). Inga veraWilld. subsp. affinis (DC.) T.D. Penn (INVE) e Calophyllum brasiliense Cambess. (CABR) mostraram-se associadas à planície de inundação, incluindo meandros abandonados (Depósitos Aluvionares), com amplo domínio das frações argila e silte nos sedimentos. Qualea grandifloraMart. (QUGR) e Tabebuia ochracea(Cham.) Standl. (TAOC) foram identificadas apenas nas colinas e platôs da Formação Aquidauana,com altas porcentagens das frações areia fina, média e grossa, e escasso silte. Cedrela fissilisVell. (CEFI) e Zeyheria tuberculosa(Vell.) Bur. (ZETU) demonstraram estar associadas a uma fácies aflorante da Formação Aquidauana, com distinta presença das frações de areia grossa e muito grossa, além da baixa porcentagem das frações silte e areiafina. As cinco primeiras espécies tiveram dados bioquímicos e espectrais (400-2.500 nm, FieldSpec 3 Hi-Res) coletados, em escala de folha, tanto no período chuvoso quanto noseco. Seus espectros foram classificados através da técnica Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis(MESMA). As espécies foram bem discriminadas em ambos os momentos sazonais, nessa escala de trabalho. Dentre os melhores resultados por intervalo espectral, as exatidões do produtor e do usuário não foram inferiores a 87,5%. Esse sucesso mostrou estar intimamente ligado à alta variabilidade bioquímica observada em suas folhas. As variações intra e interespecíficas em compostos bioquímicos puderam ser correlacionadas às suas variações espectrais. A discriminação espectral em escala de copa foi realizada com dois membros-finais (MF) via MESMA para CEFI, INVE e QUGR. Os pixels das imagenspré-processadas do sistema de sensores aeroportados ProSpecTIR-VS (530-2.532 nm, 1 m de resolução espacial) foram modelados por três MF: MF da classe de espécie-alvo, MF de outras classes de vegetação e sombra fotométrica. A falta de comissão espectrale a relativa baixa omissão espectral atingidas por QUGR na modelagem com dois MF, que incluiu outras classes de vegetação, refletiu em um mapeamento satisfatório de sua fração espectral. As tendências em distribuição dessa espécie indicaram claramente as colinas e platôs da Formação Aquidauana na área estudada. / Geobotany via remote sensing is a technique for obtaining indirect geological information in vegetated areas and presents great perspectives by its capability for field work optimization and target generation to be evaluated afterwards. The aim of this research was to perform the spectral discrimination of Neotropical tree species (at leaf and crown levels) which are locally associated to geological facies and formations in the Mogi-Guaçu Ecological Station, in southeastern Brazil. Data from 70 sampling units, such as soils and sediments texture, soils chemistry, groundwater level, elevation (digital terrain model), plant sociology and vegetation physiology/structure (hyperspectral vegetation indices), were mined and analyzed through the vetorial quantization method called Self-Organizing Maps (SOM; Kohonen, 1982). Inga veraWilld. subsp. affinis(DC.) T.D. Penn (INVE) and Calophyllum brasiliense Cambess. (CABR) demonstrated to be associated to the floodplain, including paleochannels (Alluvial Deposits sequence), with clayey-silty sediments. Qualea grandifloraMart. (QUGR) and Tabebuia ochracea(Cham.) Standl. (TAOC) were sampled on hills and plateaus of the Aquidauna Formation, which stood out for higher fine, medium and coarse sand contents and lower silt content. Cedrela fissilisVell. (CEFI) and Zeyheria tuberculosa(Vell.) Bur. (ZETU) showed be associated to one outcrop facies of the Aquidauna Formation, with distinctive presence of coarse and very coarse sandas well as lower silt and very fine sand contents. Biochemical and spectral (400-2.500 nm, FieldSpec Hi-Res 3) data were collected from the leaves of the first five species, during both rainy and dry seasons. Their spectra were classified through Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis(MESMA). All target species were well discriminated at leaf scale. Considering the best classification results per spectral range, user\'s and producer\'s accuracies were always higher than 87,5%. These results seem to be linked to the great biochemical variability of their leaves. The intra and interspecific variability of biochemical compounds were correlated with spectral variability. The spectral discrimination at crown scale was performed with two endmembers (EM) via MESMA for CEFI, INVE e QUGR. The 1-m pixels of the preprocessed ProSpecTIR-VS images (530-2.532 nm) were modeled by three EM: EM of the target species, EM of other vegetation classes, and photometric shade. The QUGRclass achieved a relatively lower spectral omission and had no spectra erroneously assigned to its class in the two EM classification, which included other vegetation classes. This classification result was reproduced in the three EM image unmixing. The distribution tendency of that species clearly indicated the hills and plateaus of the Aquidauana Formation in the study area.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-19T18:59:30Z No. of bitstreams: 1 EvanildoLima.pdf: 4481585 bytes, checksum: 8fa0d16613f524e7afcc180f1e362073 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-19T18:59:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EvanildoLima.pdf: 4481585 bytes, checksum: 8fa0d16613f524e7afcc180f1e362073 (MD5) Previous issue date: 2015-06-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In Maranhão (northeast of Brazil), the “quilombolas”, African slaves descendants, match a significant part of state traditional communities. Although there are studies about them, few papersconsider and relate the pressure of this communities on the ecosystems. This study, using satellite remote sensing tools and ecology landscape elements, aimed to realize the forest cover percentage in different center of distances of the community area in the twenty "quilombolas" sites of Maranhão in 2006. The central hypothesis of this study be progressive decrease in vegetation clearance from the center of the community (negative correlation between distance and percentage of forest cover), however, was not confirmed (p = 0.272). The high variation observed in the forest cover of the different communities is a significant indication of the great variability in factors involved in this type of approach, which would involve a large number of replicates the data to minimize these differences. Data obtained through a Power analysis indicated that better results would be obtained at a distance of 10km from the center of community. However, the average coverage observed (38.5%) is within the range expected from forest cover to rural areas, higher in urban areas. In addition, five communities had more than 50% of that class in the first kilometer (SJB, FER, PAL, SI and FAI), while in three it was observed under 20% in the same range (COC COT and CUP). Thus, further studies are needed, not only using other image analysis routines and other landscape indexes, but also investigating the history of communities and their social aspects, as well as their relationship with other social actors in the area. / No Maranhão, os "quilombolas", descendentes de escravos africanos, correspondem a uma parte significativa das comunidades tradicionais do estado. Embora existam estudos sobre eles, poucos trabalhos consideram e relacionam a pressão dessas comunidades sobre os ecossistemas. Este estudo, usando ferramentas de sensoriamento remoto e elementos da ecologia de paisagens, teve o objetivo de analisar o percentual de cobertura florestal a diferentes distâncias do centro da comunidade em vinte áreas quilombolas do Maranhão, no ano de 2006. A hipótese central desse trabalho de haver diminuição progressiva na vegetação com o afastamento do centro das comunidades (correlação negativa entre distância e porcentagem cobertura florestal), entretanto, não foi corroborada (p=0.272). A alta variação observada na cobertura florestal das diferentes comunidades é um indicativo expressivo da grande variabilidade nos fatores envolvidos neste tipo de abordagem, o que implicaria em um grande número de replicações nos dados para minimizar estas diferenças. Dados obtidos através de uma Power análise indicaram que resultados mais consistentes seriam obtidos a uma distância de 10km do centro da comunidade. Entretanto, a cobertura média observada (38,5%) está dentro dos valores esperados de cobertura florestal para áreas rurais, superior às zonas urbanas. Além disso, cinco comunidades apresentaram mais de 50% dessa classe no primeiro quilômetro (SJB, FER, PAL, SI e FAI), enquanto que em apenas três observou-se menos de 20% no mesmo intervalo (COC, COT e CUP). Dessa forma, são necessários mais estudos, não apenas utilizando outras rotinas de análise de imagem e outros índices de paisagem, mas também investigando a história das comunidades e os seus aspectos sociais, bem como, a sua relação com outros atores sociais na área.

A Geobotânica por sensoriamento remoto é uma técnica de obtenção de informações geológicas indiretas em ambientes cobertos por vegetação e apresenta grandes perspectivas por sua capacidade de otimizar trabalhos de campo e gerar possíveis alvos a serem examinados. O objetivo deste estudo foi realizar a discriminação espectral, em escala de folha e de copa, de espécies arbóreas neotropicais associadas localmente a diferentes formações e fácies geológicas, bem como defini-las remotamente como indicadoras geológicas na Estação Ecológica de Mogi-Guaçu, São Paulo, Brasil. Dados obtidos em 70 unidades amostrais, como texturais de solos e sedimentos, químicos de solos, de nível do freático, altitudinais (modelo digital de terreno),fitossociológicos e fisiológicos/estruturais de vegetação (índices hiperespectrais de vegetação), foram minerados e analisados através da técnica de quantização vetorial Self-Organizing Maps (SOM). Inga veraWilld. subsp. affinis (DC.) T.D. Penn (INVE) e Calophyllum brasiliense Cambess. (CABR) mostraram-se associadas à planície de inundação, incluindo meandros abandonados (Depósitos Aluvionares), com amplo domínio das frações argila e silte nos sedimentos. Qualea grandifloraMart. (QUGR) e Tabebuia ochracea(Cham.) Standl. (TAOC) foram identificadas apenas nas colinas e platôs da Formação Aquidauana,com altas porcentagens das frações areia fina, média e grossa, e escasso silte. Cedrela fissilisVell. (CEFI) e Zeyheria tuberculosa(Vell.) Bur. (ZETU) demonstraram estar associadas a uma fácies aflorante da Formação Aquidauana, com distinta presença das frações de areia grossa e muito grossa, além da baixa porcentagem das frações silte e areiafina. As cinco primeiras espécies tiveram dados bioquímicos e espectrais (400-2.500 nm, FieldSpec 3 Hi-Res) coletados, em escala de folha, tanto no período chuvoso quanto noseco. Seus espectros foram classificados através da técnica Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis(MESMA). As espécies foram bem discriminadas em ambos os momentos sazonais, nessa escala de trabalho. Dentre os melhores resultados por intervalo espectral, as exatidões do produtor e do usuário não foram inferiores a 87,5%. Esse sucesso mostrou estar intimamente ligado à alta variabilidade bioquímica observada em suas folhas. As variações intra e interespecíficas em compostos bioquímicos puderam ser correlacionadas às suas variações espectrais. A discriminação espectral em escala de copa foi realizada com dois membros-finais (MF) via MESMA para CEFI, INVE e QUGR. Os pixels das imagenspré-processadas do sistema de sensores aeroportados ProSpecTIR-VS (530-2.532 nm, 1 m de resolução espacial) foram modelados por três MF: MF da classe de espécie-alvo, MF de outras classes de vegetação e sombra fotométrica. A falta de comissão espectrale a relativa baixa omissão espectral atingidas por QUGR na modelagem com dois MF, que incluiu outras classes de vegetação, refletiu em um mapeamento satisfatório de sua fração espectral. As tendências em distribuição dessa espécie indicaram claramente as colinas e platôs da Formação Aquidauana na área estudada. / Geobotany via remote sensing is a technique for obtaining indirect geological information in vegetated areas and presents great perspectives by its capability for field work optimization and target generation to be evaluated afterwards. The aim of this research was to perform the spectral discrimination of Neotropical tree species (at leaf and crown levels) which are locally associated to geological facies and formations in the Mogi-Guaçu Ecological Station, in southeastern Brazil. Data from 70 sampling units, such as soils and sediments texture, soils chemistry, groundwater level, elevation (digital terrain model), plant sociology and vegetation physiology/structure (hyperspectral vegetation indices), were mined and analyzed through the vetorial quantization method called Self-Organizing Maps (SOM; Kohonen, 1982). Inga veraWilld. subsp. affinis(DC.) T.D. Penn (INVE) and Calophyllum brasiliense Cambess. (CABR) demonstrated to be associated to the floodplain, including paleochannels (Alluvial Deposits sequence), with clayey-silty sediments. Qualea grandifloraMart. (QUGR) and Tabebuia ochracea(Cham.) Standl. (TAOC) were sampled on hills and plateaus of the Aquidauna Formation, which stood out for higher fine, medium and coarse sand contents and lower silt content. Cedrela fissilisVell. (CEFI) and Zeyheria tuberculosa(Vell.) Bur. (ZETU) showed be associated to one outcrop facies of the Aquidauna Formation, with distinctive presence of coarse and very coarse sandas well as lower silt and very fine sand contents. Biochemical and spectral (400-2.500 nm, FieldSpec Hi-Res 3) data were collected from the leaves of the first five species, during both rainy and dry seasons. Their spectra were classified through Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis(MESMA). All target species were well discriminated at leaf scale. Considering the best classification results per spectral range, user\'s and producer\'s accuracies were always higher than 87,5%. These results seem to be linked to the great biochemical variability of their leaves. The intra and interspecific variability of biochemical compounds were correlated with spectral variability. The spectral discrimination at crown scale was performed with two endmembers (EM) via MESMA for CEFI, INVE e QUGR. The 1-m pixels of the preprocessed ProSpecTIR-VS images (530-2.532 nm) were modeled by three EM: EM of the target species, EM of other vegetation classes, and photometric shade. The QUGRclass achieved a relatively lower spectral omission and had no spectra erroneously assigned to its class in the two EM classification, which included other vegetation classes. This classification result was reproduced in the three EM image unmixing. The distribution tendency of that species clearly indicated the hills and plateaus of the Aquidauana Formation in the study area.