Os cereais destinados a produção de grãos (trigo) e de pastagens (azevém) são alvos espectralmente semelhantes, o que dificulta a sua identificação e discriminação em imagens de satélite ao usar sensoriamento remoto. Entretanto, o ciclo fenológico destas culturas é diferente. A análise do perfil multitemporal dos talhões torna-se a estratégia mais adequada para a discriminação destes alvos, os quais apresentam ciclos fenológicos diferentes, porém são espectralmente semelhantes. Usaram-se as imagens bissemanais (vermelho, infravermelho próximo e infravermelho médio) do produto MOD13q1 do sensor MODIS para aplicar um modelo linear de mistura espectral, do qual foram geradas as imagens fração: vegetação, solo e sombra (água). Utilizou-se a distância de Bhattacharyya para realizar uma análise prévia de separabilidade das classes de trigo e azevém geradas. As composições NDVI do produto MOD13q1 foram utilizadas para a segmentação de imagens e para a geração dos perfis multitemporais, os quais foram elaborados usando pontos de controle (lavouras) coletados em saída de campo com auxílio de GPS. Usaram-se as imagens NDVI 129, 177 e 257 do ano de 2009 na segmentação. O mapeamento foi realizado usando o Isodata implementado no Spring 5.0.3, e várias classificações foram testadas. Os dados do mapeamento final foram comparados com dados do IBGE. A estimativa oficial do IBGE para as pastagens é de 118.657 ha para os 42 municípios da área de estudo (metade sul do RS), uma diferença de 18.018 ha a mais quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 100.639 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 19 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha ao compararem-se os dados do IBGE com o mapeamento. A estimativa dos cereais destinados a produção de grãos foi de 73.690 ha de acordo com o IBGE, uma diferença de 9.543 ha a menos quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 83.233 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 25 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha. / When employing remote sensing, the cereals destined for grain production (wheat) and pasture (ryegrass) become spectrally similar targets, which makes their identification and distinction more difficult on satellite images. Nevertheless, the phenological cycle of both cultures is different. Thus, the analysis of the multi-temporal profile of plots results in the most suitable strategy for the distinction of those targets, which have unalike phenological cycles but are spectrally similar. Biweekly images (red, near-infrared and mid-infrared) of the product MOD13q1 from MODIS sensor were employed in order to apply a linear model of spectral mixture, from which fraction images were rendered: vegetation, soil and shade (water). The Bhattacharyya distance was used to perform a previous analysis of the separability of generated wheat and ryegrass classes. The NDVI composites of the product MOD13q1 were used in image segmentation and in the multi-temporal profiles rendering, which were elaborated by exploiting control points (crops) gathered in trip field with the aid of GPS. Images NDVI 129, 177 and 257 from the year 2009 were used in the segmentation. The mapping was carried out by employing the Isodata implemented in Spring 5.0.3, and several classifications were tested. The final mapping’s data were compared with IBGE’s data. According to IBGE’s official estimate, there are 118.657 ha of pastures in the 42 cities of the study area (south half of RS), a difference of 18.018 ha more in comparison to the mapping’s estimate, which is of 100.639 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 19 presented a difference of less than 1.000 ha when comparing IBGE’s data to the mapping’s data. As stated by IBGE, the estimate of cereals destined for grain production was of 73.690 ha (a difference of 9.543 ha less in comparison to the mapping’s estimate of 83.233 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 25 showed a difference of less than 1.000 ha.

Os cereais destinados a produção de grãos (trigo) e de pastagens (azevém) são alvos espectralmente semelhantes, o que dificulta a sua identificação e discriminação em imagens de satélite ao usar sensoriamento remoto. Entretanto, o ciclo fenológico destas culturas é diferente. A análise do perfil multitemporal dos talhões torna-se a estratégia mais adequada para a discriminação destes alvos, os quais apresentam ciclos fenológicos diferentes, porém são espectralmente semelhantes. Usaram-se as imagens bissemanais (vermelho, infravermelho próximo e infravermelho médio) do produto MOD13q1 do sensor MODIS para aplicar um modelo linear de mistura espectral, do qual foram geradas as imagens fração: vegetação, solo e sombra (água). Utilizou-se a distância de Bhattacharyya para realizar uma análise prévia de separabilidade das classes de trigo e azevém geradas. As composições NDVI do produto MOD13q1 foram utilizadas para a segmentação de imagens e para a geração dos perfis multitemporais, os quais foram elaborados usando pontos de controle (lavouras) coletados em saída de campo com auxílio de GPS. Usaram-se as imagens NDVI 129, 177 e 257 do ano de 2009 na segmentação. O mapeamento foi realizado usando o Isodata implementado no Spring 5.0.3, e várias classificações foram testadas. Os dados do mapeamento final foram comparados com dados do IBGE. A estimativa oficial do IBGE para as pastagens é de 118.657 ha para os 42 municípios da área de estudo (metade sul do RS), uma diferença de 18.018 ha a mais quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 100.639 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 19 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha ao compararem-se os dados do IBGE com o mapeamento. A estimativa dos cereais destinados a produção de grãos foi de 73.690 ha de acordo com o IBGE, uma diferença de 9.543 ha a menos quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 83.233 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 25 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha. / When employing remote sensing, the cereals destined for grain production (wheat) and pasture (ryegrass) become spectrally similar targets, which makes their identification and distinction more difficult on satellite images. Nevertheless, the phenological cycle of both cultures is different. Thus, the analysis of the multi-temporal profile of plots results in the most suitable strategy for the distinction of those targets, which have unalike phenological cycles but are spectrally similar. Biweekly images (red, near-infrared and mid-infrared) of the product MOD13q1 from MODIS sensor were employed in order to apply a linear model of spectral mixture, from which fraction images were rendered: vegetation, soil and shade (water). The Bhattacharyya distance was used to perform a previous analysis of the separability of generated wheat and ryegrass classes. The NDVI composites of the product MOD13q1 were used in image segmentation and in the multi-temporal profiles rendering, which were elaborated by exploiting control points (crops) gathered in trip field with the aid of GPS. Images NDVI 129, 177 and 257 from the year 2009 were used in the segmentation. The mapping was carried out by employing the Isodata implemented in Spring 5.0.3, and several classifications were tested. The final mapping’s data were compared with IBGE’s data. According to IBGE’s official estimate, there are 118.657 ha of pastures in the 42 cities of the study area (south half of RS), a difference of 18.018 ha more in comparison to the mapping’s estimate, which is of 100.639 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 19 presented a difference of less than 1.000 ha when comparing IBGE’s data to the mapping’s data. As stated by IBGE, the estimate of cereals destined for grain production was of 73.690 ha (a difference of 9.543 ha less in comparison to the mapping’s estimate of 83.233 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 25 showed a difference of less than 1.000 ha.

Os cereais destinados a produção de grãos (trigo) e de pastagens (azevém) são alvos espectralmente semelhantes, o que dificulta a sua identificação e discriminação em imagens de satélite ao usar sensoriamento remoto. Entretanto, o ciclo fenológico destas culturas é diferente. A análise do perfil multitemporal dos talhões torna-se a estratégia mais adequada para a discriminação destes alvos, os quais apresentam ciclos fenológicos diferentes, porém são espectralmente semelhantes. Usaram-se as imagens bissemanais (vermelho, infravermelho próximo e infravermelho médio) do produto MOD13q1 do sensor MODIS para aplicar um modelo linear de mistura espectral, do qual foram geradas as imagens fração: vegetação, solo e sombra (água). Utilizou-se a distância de Bhattacharyya para realizar uma análise prévia de separabilidade das classes de trigo e azevém geradas. As composições NDVI do produto MOD13q1 foram utilizadas para a segmentação de imagens e para a geração dos perfis multitemporais, os quais foram elaborados usando pontos de controle (lavouras) coletados em saída de campo com auxílio de GPS. Usaram-se as imagens NDVI 129, 177 e 257 do ano de 2009 na segmentação. O mapeamento foi realizado usando o Isodata implementado no Spring 5.0.3, e várias classificações foram testadas. Os dados do mapeamento final foram comparados com dados do IBGE. A estimativa oficial do IBGE para as pastagens é de 118.657 ha para os 42 municípios da área de estudo (metade sul do RS), uma diferença de 18.018 ha a mais quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 100.639 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 19 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha ao compararem-se os dados do IBGE com o mapeamento. A estimativa dos cereais destinados a produção de grãos foi de 73.690 ha de acordo com o IBGE, uma diferença de 9.543 ha a menos quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 83.233 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 25 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha. / When employing remote sensing, the cereals destined for grain production (wheat) and pasture (ryegrass) become spectrally similar targets, which makes their identification and distinction more difficult on satellite images. Nevertheless, the phenological cycle of both cultures is different. Thus, the analysis of the multi-temporal profile of plots results in the most suitable strategy for the distinction of those targets, which have unalike phenological cycles but are spectrally similar. Biweekly images (red, near-infrared and mid-infrared) of the product MOD13q1 from MODIS sensor were employed in order to apply a linear model of spectral mixture, from which fraction images were rendered: vegetation, soil and shade (water). The Bhattacharyya distance was used to perform a previous analysis of the separability of generated wheat and ryegrass classes. The NDVI composites of the product MOD13q1 were used in image segmentation and in the multi-temporal profiles rendering, which were elaborated by exploiting control points (crops) gathered in trip field with the aid of GPS. Images NDVI 129, 177 and 257 from the year 2009 were used in the segmentation. The mapping was carried out by employing the Isodata implemented in Spring 5.0.3, and several classifications were tested. The final mapping’s data were compared with IBGE’s data. According to IBGE’s official estimate, there are 118.657 ha of pastures in the 42 cities of the study area (south half of RS), a difference of 18.018 ha more in comparison to the mapping’s estimate, which is of 100.639 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 19 presented a difference of less than 1.000 ha when comparing IBGE’s data to the mapping’s data. As stated by IBGE, the estimate of cereals destined for grain production was of 73.690 ha (a difference of 9.543 ha less in comparison to the mapping’s estimate of 83.233 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 25 showed a difference of less than 1.000 ha.

The forests of the eastern United States reflect complex and highly dynamic patterns of change. This thesis seeks to explore the highly variable nature of these changes and to develop techniques that will enable researchers to examine their temporal and spatial patterns. The objectives of this research are to: 1) determine whether the forest change dynamics in the eastern US differ across levels of the urban hierarchy; 2) identify and explore key micropolitan areas that deviate from anticipated trends in forest change; and 3) develop and apply techniques for Big Data exploration of Landsat satellite images for forest cover analysis over large regions. Results demonstrate that forest change at the micropolitan level of urbanization differs from rural and metropolitan forest dynamics. The work highlights the dynamic nature of forest change within the Piedmont Atlantic megaregion, largely attributed to the forestry industry. This is by far the most dominant change phenomenon in the region but is not necessarily indicative of permanent forest change. A longer temporal analysis may be required to separate the contribution of the forest industry from permanent forest conversion in the region. Techniques utilized in this work suggest that emerging tools that provide supercomputing/parallel processing capabilities for the analysis of big satellite data open the door for researchers to better address different landscape signals and to investigate large regions at a high temporal and spatial resolution. The opportunity now exists to conduct initial assessments regarding spatio-temporal land cover trends in the southeast in a manner previously not possible. / Master of Science

[pt] Esta dissertação faz uma comparação de três métodos de classificação em cascata de imagens multitemporais. Os classificadores se baseiam nas seguintes técnicas: (1) Máquina de Suporte Vetorial (SVM), (2) Modelos Ocultos de Markov (HMM) e (3) Cadeias de Markov Nebulosas(FMC). Para verificar a robustez dos modelos de classificação, introduziram-se nos dados de entrada outliers, avaliando-se assim, a robustez dos classificadores. Adicionalmente, avaliou-se o desempenho dos métodos quando a proporção de ocorrências de cada transição de classe no conjunto de treinamento difere da proporção no conjunto de teste. Determinou-se também qual o benefício do uso de conhecimento a priori sobre as transições possíveis. A análise experimental foi realizada sobre dois conjuntos de imagens de diferentes características, um par de imagens IKONOS do Rio de Janeiro, Brasil e um par de imagens LANDSAT7 de Alcinópolis, Mato Grosso do Sul. O estudo revelou que acurácia global das três abordagens tem um comportamento similar nos diferentes experimentos. Mostrou também que todas as três abordagens multitemporais apresentam desempenho superior aos seus homólogos monotemporais. / [en] This dissertation compares three cascade multitemporal image classification methods based on: (1) Support Vector Machines (SVM), (2) Hidden Markov Models (HMM) and (3) Fuzzy Markov Chains (FMC). The robustness of the classification models is verified, by introducing outliers in the data set. Additionally, performance of each method is evaluated when the number of occurrences of each class transition is different in the training and in the testing set. The gain of exploiting a prior knowledge regarding the admissible transitions in each target site is also investigated. The experimental analysis is conducted over two data sets with different characteristics; specifically a pair of IKONOS images of Rio de Janeiro and a pair of LANDSAT7 images of Alcinópolis, Mato Grosso do Sul. This study has concluded that the overall accuracy of the three approaches are similar through all experiments. The superiority ofthe multitemporal approaches over the monotemporal counterparts was confirmed.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-08-23T19:10:00Z No. of bitstreams: 1 ALBERTO CÉSAR DO NASCIMENTO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGECA) 2017.pdf: 2656117 bytes, checksum: 0b2a6d38796702f280814934f96445dc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-23T19:10:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALBERTO CÉSAR DO NASCIMENTO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGECA) 2017.pdf: 2656117 bytes, checksum: 0b2a6d38796702f280814934f96445dc (MD5) Previous issue date: 2017-08-28 / O sensoriamento remoto possibilita o acompanhamento da cobertura do solo a partir de índices de vegetação. Análises das tendências de longo prazo da cobertura do solo são, geralmente, executadas com sensores de alta resolução temporal e baixa resolução espacial. No entanto, em regiões como a Semiárida, a compreensão da dinâmica da cobertura do solo em escalas locais é muito importante, particularmente devido à ação humana. O uso de imagens de satélite com média resolução espacial permite identificar alterações na escala da ação humana no bioma Caatinga. Através da abordagem aplicada a este trabalho, é possível identificar o período em que ocorreram tais alterações. Neste trabalho, utilizou-se o teste de tendência de Mann-Kendall para avaliar o desempenho ou a capacidade dos indicadores biofísicos EVI (Enhanced Vegetation Index); e albedo de superfície para identificar alterações na cobertura do solo. Foram também identificados, através de estimativas de tendências temporais, as áreas e períodos com possíveis variações na cobertura do solo em agrupamentos temporais de 5 anos. Utilizaram-se 162 imagens LANDSAT 5, 7 e 8 no período de 1986 a 2015, da Bacia do Rio Taperoá, localizada no semiárido do estado da Paraíba. Embora o EVI seja o indicador biofísico mais amplamente utilizado para avaliar alterações na cobertura do solo, o albedo de superfície mostrou-se mais sensível ao indicar prováveis áreas alteradas bem como em apontar em qual período tal mudança ocorreu. As avaliações executadas fornecem um ferramental para o desenvolvimento de sistemas de monitoramento remoto e gestão de ecossistemas, podendo ser usado para identificar regiões para intervenções e observações mais detalhadas. / Remote sensing allows monitoring of land cover from vegetation indexes. Analyses of longterm trends in land´s cover are generally performed with high temporal resolution´s and low spatial resolution´s sensors. However, in heterogeneous regions such as the Brazilian Semi-arid Region, understanding the dynamics of land cover at local scales is very important, particularly in relation to the scale of human action. The medium spatial resolution allows identifying alterations in the scale of small rural properties and it is compatible with human action scale in Caatinga´s biome. The approach applied to this work makes possible to measure the period in which such changes occurred. In this work, the Mann-Kendall trend´s test was used to evaluate the performance or the capacity of the biophysical indicators EVI (Enhanced Vegetation Index); and surface Albedo to identify changes in soil cover. It was possible, as well, to identify, through estimates of temporal trends, areas and periods with possible variations in soil cover in 5-year temporal groupings. In total, 162 LANDSAT images were used, in the period from 1986 to 2015, focusing on Taperoá´s river basin, in the State of Paraíba, Brazilian semiarid region. Although EVI is the biophysical indicator most widely used to assess changes in soil cover, surface Albedo has been more sensitive in indicating probable areas altered as well as in indicating in which period such a change occurred. The evaluations provide tools for the development of remote monitoring and ecosystem management systems and can be used to identify regions of priority for interventions and observations that are more detailed.

nÃo hà / The urban densification, which sued in the surroundings of the estuary of the Rio CocÃ, favored by the huge population growth occurred in Fortaleza/CE/Brazil, in recent decades, involved in various negative impacts on site. In order to assess urban developments that took place in the surroundings of the estuary of the Rio Cocà and their negative impacts, in the period between 1985, 1996 and 2007, was held a multitemporal image analysis from TM/Landsat-5 of 1985, 1996 and 2007 in GIS (geographic information System). The procedure consisted of visual interpretation of images in different compositions in RGB (4-5-3; 4-3-2; 4-7-3; 5-4-2) and product obtained from processing images through the bands 3 and 4 in arithmetic operations tool present in the SPRING, subsidized by field recognition activities and consultations with maps, aerial photographs and satellite images of high spatial resolution, which resulted in the elaboration of maps of land cover and use for imaging each year. For each map were defined usage 09 units and soil cover (Urban Area; River; Natural Vegetation; Hipersalina Plain; Lagoons and swampy; Dunes; Beach track; Intermittent Interdunares ponds; Sand banks), which have been quantified and compared. It was noted that over the 22 years analyzed the urban area was the only unit to produce growth. The expansion of the urban area was to the detriment of other units, from 34.18% (15.44 kmÂ) in 1985 to 55.62% (25.13 kmÂ) in 2007, that is, there was an increase of 21.44% (9.69 kmÂ); of the total urban area plus, 60.37% (5.85 kmÂ) occurred between 1985 and 1996, and 39.63% (3.84 kmÂ) in the period between 1996 and 2007. This smaller percentage can be explained by the fact that in the period between 1996 and 2007 have been reduction of repeated spaces, an appreciation of land occupation in the area and greater supervision and monitoring of urban sprawl within the bounds of Cocà ecological park. The data collection in the field enabled the identification of various negative impacts promoted by urbanization in the study area, such as: filling of mangrove and wetland, deforestation, disposal and rubble in the riverbed, discharge of domestic sewage, silting, among others. To see the effects of urbanization on the estuary sediment collections 22 were held on his deathbed through a background search dredge (Van Veen) in 11 seasons. Analysis of sediment collected was visual and allowed the recognition, in the samples of 01, 02, 03, 04 and 09, construction waste, such as pieces of bricks, tiles and cement clods and garbage and other residues. The results point to the need for a systematic monitoring of urban expansion in the area; for identification and control of pollutant loads from residential and commercial; for the promotion of environmental education in the area; for the extension of effective police monitoring Cocà ecological park and its suitability to the national system of conservation Units as (SNUC) â Federal Law No. 9985 July 2000. / O adensamento urbano, que se processou no entorno do estuÃrio do Rio CocÃ, favorecido pelo enorme crescimento populacional ocorrido em Fortaleza/CE/Brasil, nas Ãltimas dÃcadas, implicou nos mais variados impactos negativos no local. Com intuito de avaliar a evoluÃÃo urbana que se deu no entorno do estuÃrio do Rio Cocà e seus impactos negativos, no perÃodo entre 1985, 1996 e 2007, foi realizada uma anÃlise multitemporal a partir de imagens TM/Landsat-5 de 1985, 1996 e 2007 em ambiente SIG (Sistema de InformaÃÃes GeogrÃficas). O procedimento consistiu na interpretaÃÃo visual das imagens em diferentes composiÃÃes em RGB (4-5-3; 4-3-2; 4-7-3; 5-4-2) e do produto obtido a partir da transformaÃÃo das imagens atravÃs das bandas 3 e 4 na ferramenta operaÃÃes aritmÃticas presente no SPRING, subsidiada por atividades de reconhecimento de campo e consultas a mapas, fotografias aÃreas e imagens de satÃlite de alta resoluÃÃo espacial, que resultaram na elaboraÃÃo de mapas de uso e cobertura do solo para cada ano de imageamento. Para cada mapa foram definidas 09 unidades de uso e cobertura do solo (Ãrea Urbana; Rio; VegetaÃÃo Natural; PlanÃcie Hipersalina; Lagoas e alagadiÃos; Dunas; Faixa de Praia; lagoas Interdunares Intermitentes; Bancos de Areia), que foram quantificadas e comparadas. Constatou-se que ao longo dos 22 anos analisados a Ãrea Urbana foi a Ãnica unidade a apresentar crescimento. A ampliaÃÃo da malha urbana se deu em detrimento das demais unidades, passando de 34,18% (15,44 kmÂ) em 1985 para 55,62% (25,13 KmÂ) em 2007, ou seja, houve um acrÃscimo de 21,44% (9.69 kmÂ); do total da Ãrea urbana acrescida, 60,37% (5,85 kmÂ) ocorreu entre 1985 e 1996, e 39,63% (3,84 KmÂ) no perÃodo entre 1996 e 2007. Este menor percentual pode ser explicado pelo fato de no perÃodo entre 1996 e 2007 ter ocorrido reduÃÃo dos espaÃos passiveis de ocupaÃÃo, uma valorizaÃÃo da terra na Ãrea e uma maior fiscalizaÃÃo e monitoramento da expansÃo urbana dentro dos limites do Parque EcolÃgico do CocÃ. O levantamento de dados em campo possibilitou a identificaÃÃo dos mais variados impactos negativos promovidos pela urbanizaÃÃo na Ãrea de estudo, como: aterramentos do mangue e alagadiÃos, desmatamento, descarte de lixo e entulho no leito fluvial, descarga de esgoto domÃstico, assoreamento, entre outros. Visando constatar efeitos da urbanizaÃÃo no estuÃrio foram realizadas 22 coletas de sedimentos em seu leito atravÃs de uma draga busca fundo (Van Veen) em 11 estaÃÃes. A anÃlise dos sedimentos coletados foi visual e permitiu o reconhecimento, nas amostras das estaÃÃes 01, 02, 03, 04 e 09, de resÃduos da construÃÃo civil, como pedaÃos de tijolos, de telhas e torrÃes de cimento e, ainda, lixo e piÃarra. Os resultados apresentados apontam para a necessidade de um monitoramento sistemÃtico da expansÃo urbana na Ãrea; para identificaÃÃo e controle das cargas poluentes de origem residencial e comercial; para o fomento da educaÃÃo ambiental; para a ampliaÃÃo do efetivo de policiais na fiscalizaÃÃo do Parque EcolÃgico do Cocà e para a sua adequaÃÃo ao Sistema Nacional de Unidade de ConservaÃÃo â SNUC, conforme a Lei Federal n 9985 de julho de 2000.

Orientador: Nilton Nobuhiro Imai / Resumo: O objetivo desse doutorado é propor uma nova metodologia para identificar oito espécies arbóreas emergentes (i.e., que se sobressaem do dossel florestal), em diferentes idades e estágios de desenvolvimento e pertencentes à Mata Atlântica brasileira. Para tal, imagens hiperespectrais foram adquiridas em Julho/2017, em Junho/2018, e em Julho/2019 em um transecto localizado no fragmento florestal Ponte Branca, localizado a Oeste do Estado de São Paulo, onde a floresta é considerada estacional semidecidual e submontana. As imagens com resolução espacial de 10 cm foram adquiridas com câmara hiperespectral (500–900 nm) acoplada em veículo aéreo não tripulado (VANT ou UAV, do inglês Unmanned aerial vehicle) e, posteriormente corrigidas geometricamente e radiometricamente. Em seguida, as copas arbóreas individuais (ITCs, do inglês Individual tree crows) foram delineadas manualmente em cada conjunto de dados para serem utilizadas como referência para os experimentos. Dentre os experimentos realizados, destaca-se o uso do espectro normalizado para redução da variabilidade espectral intra-espécies, o uso da classificação baseada em regiões utilizando o algoritmo Random Forest e o uso de superpixexls para delineamento automático das ITCs em cada conjunto de imagens. Além disso, avaliou-se o uso dos superpixels multitemporais com diferentes atributos multitemporais (espectro normalizado, textura e índices de vegetação) e estruturais (derivados do modelo de altura das copas), sozinhos ou c... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The objective of this doctoral dissertation is to propose a new methodology to identify eight emergent tree species (i.e., that stood out from the canopy) belonging to highly diverse Brazilian Atlantic forest and with different ages and development stages. To achieve the objective, hyperspectral images were acquired in July/2017, June/208, and July/2019 in a transect area located in the western part of São Paulo State. The area is in Ponte Branca ecological station, where the forest is classified as submontane semideciduous seasonal with different stages of succession. Images with a spatial resolution of 10 cm were acquired with a hyperspectral camera (500–900 nm) onboard unmanned aerial vehicle (UAV) and geometrically and radiometrically post-processed. In sequence, the individual tree crowns (ITCs) were manually delineated in each dataset to be used as reference in the experiments. From the performed experiments, it is highlighted the use of mean normalized spectra to reduce the within-species spectral variability, the use of region-based classification with the Random Forest algorithm, and the use of superpixels to automatically delineate the ITCs in each dataset. Additionally, the multitemporal superpixels with different multitemporal features (normalized spectra, texture and vegetation indexes) and structural features derived from the canopy height model, combined or not, were assessed to the tree species classification. The best result was achieved merging normalized sp... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

[pt] A paisagem costeira presente no Litoral Oriental do Maranhão tem como um de seus elementos campos de dunas móveis, compondo um ambiente dinâmico que expressa alterações significativas tanto espaciais quanto temporais. Como parte dessa paisagem, o litoral de Tutóia apresenta feições eólicas relativamente próximas à linha de costa resultantes da ação conjugada de ondas, correntes costeiras, ação fluvial, variações do nível do mar e fatores climáticos que contribuíram para a configuração da atual paisagem costeira ao longo do tempo. Por estar inserida na Área de Proteção Ambiental do Delta do Parnaíba, a área de estudo merece destaque por sua importância socioeconômica e ambiental, o que justifica o desenvolvimento de estudos que contribuam para um melhor entendimento dos processos e da dinâmica que atuam na região. O presente trabalho tem como principal objetivo identificar alterações que ocorreram na paisagem costeira do município de Tutóia (MA), associadas aos processos de erosão e progradação da linha de costa e a dinâmica de evolução do campo de dunas ao longo dos últimos 23 anos. Espera-se com isso contribuir para o melhor conhecimento da dinâmica do Litoral Oriental maranhense fornecendo informações que sirvam de subsidio para futuros projetos de preservação e ordenamento do uso e ocupação da zona costeira. Para o desenvolvimento da pesquisa foram analisadas imagens de satélite (1994 a 2017) e elaborado uma série temporal por meio de técnicas de geoprocessamento, como sensoriamento remoto e sistemas de informações geográficas (SIG). Os resultados implicam em um mapa da evolução multitemporal dos campos de dunas móveis, onde houve um aumento na velocidade de deslocamento das dunas e na erosão da linha de costa, o que possibilitou identificar a significativa influência da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), que quando submetida à anomalia Temperatura da Superfície do Mar (TMS) e ocorrência do El Niño, interfere na região Nordeste do Brasil, aumentando o período de escassez de chuvas e a intensidade dos ventos alísios, sendo estas as causas do aumento da velocidade de migrações de dunas nos períodos analisados. A presente dissertação reuniu importantes informações a respeito da dinâmica costeira local, principalmente em um trecho do litoral com escassez de informação, mas, é importante dar continuidade aos estudos desenvolvidos na área, aprofundando o conhecimento acerca do comportamento desses ambientes tendo em vista o planejamento das ações relacionadas aos processos de ocupação e exploração dos recursos naturais e que se almeje o desenvolvimento equilibrado, respeitando as intensa variabilidade do ambiente costeiro. / [en] The coastal landscape present in the Eastern Coast of Maranhão has dune fields as one of its elements, composing a dynamic environment that expresses significant spatial and temporal changes. As part of this landscape, the littoral of Tutóia exhibits eolian features relatively near to the coastline resulting from the combined action of waves, coastal currents, fluvial action, sea level variations and climatic factors that contributed to the current coastal landscape configuration over time. Being inserted in the Environmental Protection Area of Parnaíba Delta, the study area deserves attention because of its socioeconomic and environmental importance, which justifies the development of studies that contribute to a better understanding of the processes and dynamics that operate in the region. The present work main objective is to identify changes that occurred in the coastal landscape of Tutóia (MA) city, associated with the coastline erosion and progradation processes and the dune fields evolution dynamics over the last 23 years. It is expected to contribute to a better knowledge of the Eastern Coast of Maranhão dynamics by providing information that will serve as a subsidy for future preservation and planning the use and occupation projetcs of the coastal zone. For the research development, satellite images (1994 to 2017) were analyzed and a time series was elaborated through geoprocessing techniques such as remote sensing and geographic information systems (GIS). The results imply a multitemporal evolution map of the mobile dune fields, where had an increase on the dune displacement velocity and on the coastal line erosion, which allowed identifying the significant influence of the Intertropical Convergence Zone (ITCZ), which when subdued to the Sea Surface Temperature (SST) anomaly and the El Niño occurrence, interferes in Brazil northeast region, increasing the rain scarcity period and the trade winds intensity, being these the causes of the dune migration velocity increase in the analyzed period. The present dissertation gathered important information about the local coastal dynamics, especially in a stretch of the coast with scarce information, however, it is important to continue the studies developed in the area, deepening the knowledge about the behavior of these environments owing to the planning of actions related to the occupation and exploitation of natural resources processes and that a balanced development is craved, respecting the intense variability of the coastal environment.

[pt] A presente dissertação tem como objetivo avaliar um conjunto de técnicas de aprendizado profundo para o reconhecimento de culturas agrícolas a partir de sequências multitemporais de imagens SAR. Três métodos foram considerados neste estudo: Autoencoders (AEs), Convolutional Neural Networks (CNNs) and Fully Convolutional Networks (FCNs). A avaliação experimental baseou-se em duas bases de dados contendo sequências de imagens geradas pelo sensor Sentinel- 1A. A primeira base cobre uma região tropical e a segunda uma região de clima temperado. Em todos os casos, utilizouse como referência para comparação um classificador Random Forest (RF) operando sobre atributos de textura derivados de matrizes de co-ocorrência. Para a região de clima temperado que apresenta menor dinâmica agrícola as técnicas de aprendizado profundo produziram consistentemente melhores resultados do que a abordagem via RF, sendo AEs o melhor em praticamente todos os experimentos. Na região tropical, onde a dinâmica é mais complexa, as técnicas de aprendizado profundo mostraram resultados similares aos produzidos pelo método RF, embora os quatro métodos tenham se alternado como o de melhor desempenho dependendo do número e das datas das imagens utilizadas nos experimentos. De um modo geral, as RNCs se mostraram mais estáveis do que os outros métodos, atingindo o melhores resultado entre os métodos avaliados ou estando muito próximos destes em praticamente todos os experimentos. Embora tenha apresentado bons resultados, não foi possível explorar todo o potencial das RTCs neste estudo, sobretudo, devido à dificuldade de se balancear o número de amostras de treinamento entre as classes de culturas agrícolas presentes na área de estudo. A dissertação propõe ainda duas estratégias de pós-processamento que exploram o conhecimento prévio sobre a dinâmica das culturas agrícolas presentes na área alvo. Experimentos demonstraram que tais técnicas podem produzir um aumento significativo da acurácia da classificação, especialmente para culturas menos abundantes. / [en] The present dissertation aims to evaluate a set of deep learning (DL) techniques for crop mapping from multitemporal sequences of SAR images. Three methods were considered in this study: Autoencoders (AEs), Convolutional Neural Networks (CNNs) and Fully Convolutional Networks (FCNs). The analysis was based on two databases containing image sequences generated by the Sentinel-1A. The first database covers a temperate region that presents a comparatively simpler dynamics, and second database of a tropical region that represents a scenario with complex dynamics. In all cases, a Random Forest (RF) classifier operating on texture features derived from co-occurrence matrices was used as baseline. For the temperate region, DL techniques consistently produced better results than the RF approach, with AE being the best one in almost all experiments. In the tropical region the DL approaches performed similar to RF, alternating as the best performing one for different experimental setups. By and large, CNNs achieved the best or next to the best performance in all experiments. Although the FCNs have performed well, the full potential was not fully exploited in our experiments, mainly due to the difficulty of balancing the number of training samples among the crop types. The dissertation also proposes two post-processing strategies that exploit prior knowledge about the crop dynamics in the target site. Experiments have shown that such techniques can significantly improve the recognition accuracy, in particular for less abundant crops.