Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2004. / Made available in DSpace on 2012-10-22T06:12:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O presente trabalho tem como objetivo avaliar as potencialidades de sensores ópticos e de microondas na elaboração de mapas temáticos e classificação na descrição do uso e ocupação do solo no Pantanal Matogrossense, Município de Barão de Melgaço, Estado de Mato Grosso. Foram utilizadas imagens dos sensores Radarsat1 (SAR) e Landsat (TM e ETM), para os período de cheia e seca. Para análise das mudanças influênciadas pelo ciclo de inundação, optou-se pela caracterização de lagoas marginais e alterações dos canais fluviais, através da dinâmica da drenagem e variação anual do nível de água do Rio Cuiabá. A área de estudo abrange o sistema de lagoas (denominadas regionalmente de baías) Chacororé e Sinhá Mariana e áreas de inundação a margem do Rio Cuiabá. Foram analizados o desempenho de técnicas de processamento digital de imagens na classificação e elaboração de mapas de uso e ocupação do solo destas áreas, a partir de imagens dos sensores de microonda e ópticos, isoladamente e dos produtos gerados pela sua fusão. Para a imagem de radar foram realizadas técnicas de filtragem e realce do contraste, ressaltando sua importância para redução dos ruídos (speckle). No processo de fusão foi aplicado o método HSV. Na classificação temática o algoritmo de máxima verossimilhança produziu os melhores resultados em todas as abordagens. Os resultados da fusão foram diferenciados para os períodos de cheia e seca. / The present work has as objective evaluates the potentialities of optical and microwave sensors in the preparation of thematic maps and classification in describing the use and occupation of land in the Pantanal, Municipality of Barão de Melgaço, State of Mato Grosso. Were used images Radarsat (SAR) and Landsat (TM and ETM) for the period of flood and drought. For analyze the changes influenced by the cycle of flooding, was chosen for the characterization of lagoons and changes in river channels through the dynamics of drainage and annual variation of water level of the Cuiabá River. The study area includes the system of ponds (locally denominated bays) and Chacororé and Sinhá Mariana areas and flood the banks of the River Cuiabá. We analyzed the performance techniques of digital image processing in the classification and mapping for use and occupation of these areas, from images of the microwave and optical sensors isolation and products generated by the merger. For the radar image were performed filtering techniques and contrast enhancement, emphasizing its importance for the reduction of noise (speckle). In the process of fusion method was used HSV. In the thematic classification of the maximum likelihood algorithm produced the best results in all approaches. The results of fusion were different for the periods of flood and drought.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-18T09:40:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 181851.pdf: 6814911 bytes, checksum: 20fcc70967ad6c5fe6eb6aa67a7cfe21 (MD5) / O presente trabalho teve por objetivo avaliar as potencialidades de sensores ópticos e de microondas para a elaboração de mapas temáticos e classificação de reflorestamentos no município de Sengés, Estado do Paraná. Foram utilizadas imagens dos sensores JERS1-SAR e LANDSAT-5 TM, ambas de dezembro de 1995. A área de estudo, equivalente a aproximadamente 5000 ha, é constituída por povoamentos de Eucalyptus spp e Pinus spp, com diversas idades e submetidos a diferentes regimes de manejo. Foram efetuadas três abordagens distintas analisando o desempenho de técnicas de processamento digital de imagens na classificação e elaboração de mapas de vegetação dessas áreas, a partir de imagens dos sensores de microondas e ópticos, isoladamente e, depois, dos produtos de sua fusão. A imagem de radar foi ortorretificada considerando-se as informações obtidas do modelo do satélite e do modelo digital do terreno (DEM). A imagem LANDSAT TM foi corrigida geometricamente empregando-se transformações polinomiais. Para o registro entre as duas imagens foi empregada a técnica "mestre-escravo", adotando-se como referência a imagem de radar ortorretificada. Entre os processos de fusão aplicados incluíram-se a combinação simples de bandas dos dois sensores, a transformação estatística por componentes principais e a transformação IHS. Nesta pesquisa a combinação simples de bandas envolvendo a imagem de radar e as componentes principais da imagem LANDSAT foi considerada a melhor técnica para a fusão de imagens. Embora a transformação IHS não tenha produzido os resultados esperados, alguns dos produtos híbridos obtidos por esta técnica foram úteis na discriminação de alvos pontuais, tais como talhões cortados em diferentes épocas, talhões de diferentes idades e espécies do gênero Pinus e áreas com gramíneas e mata nativa. A segmentação de imagens revelou-se bastante promissora com relação ao processamento de imagens JERS, sendo que o mapa temático foi elaborado a partir de um procedimento combinado envolvendo a atribuição de classes temáticas aos polígonos gerados pela segmentação. Na classificação temática o algoritmo de Bhattacharyya produziu os melhores resultados em todas as abordagens, indistintamente. Verificou-se um aumento da acurácia temática com a integração das imagens ópticas e de radar, tendo-se obtido valores de acurácia geral iguais a 60,19%, 73,30% e 82,53% para as classificações efetuadas sobre a imagem JERS1-SAR, LANDSAT-5 TM e híbrida, respectivamente.