A Amazônia é a maior floresta tropical do mundo e desempenha papel fundamental na regulação climática do continente sul-americano. A expansão de atividades antrópicas ocorridas na Amazônia nos últimos 70 anos provocou mudanças nos padrões de cobertura do solo na região que levaram ao surgimento de diversas políticas de conservação em nível nacional e internacional. Uma das principais técnicas para o monitoramento e acompanhamento do desenvolvimento dessas políticas são as técnicas fornecidas pelo sensoriamento remoto. Esse trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho de três classificadores de imagens digitais (Mínima Distância Euclidiana, Máxima Verrosimilhança e Extration and Classification of Homogeneous Objects) na região central da Amazônia brasileira. Foram utilizadas duas abordagens para realizar as classificações, na primeira os classificadores foram aplicados sobre uma imagem do satélite Landsat - 8 que teve seus números digitais convertidos para valores de refletância e na segunda abordagem os classificadores foram aplicados sobre imagens fração resultantes da aplicação do modelo linear de mistura espectral na imagem do Landsat - 8. Para avaliar os desempenho dos classificadores e das abordagens propostas aplicou-se uma matriz de confusão e foi calculado o índice Kappa para cada um dos resultados obtidos. Os resultados mostraram que o Máxima verossimilhança apresentou o melhor desempenho nas duas abordagem seguido pelo ECHO com resultados próximos. O Mínima Distância teve o pior desempenho nas duas abordagem. Os resultados também indicaram que a redução da dimensionalidade dos dados provocadas pelo modelo linear de mistura espectral foi capaz de melhorar o desempenho apenas do ECHO. / The Amazon is the largest tropical forest in the world and plays a key role in the climate regulation in South America.In the last 70 years, the expansion of anthropogenic activities in this biome has led to changes in land´s cover patterns in that region which have led to the emergence of several conservation policies in national and international levels. One of the main techniques of monitoring the development of these policies is the technique provided by remote sensing. This theses aims to evaluate the performance of three digital image classifiers (Minimum Distance, Maximum Verification and Extraction and Classification of Homogeneous Objects) in the Brazilian’s Amazon central region. Two approaches were used to perform the classifications. To the first one the classifiers were applied on the satellite Landsat – 8’s image that had its digital numbers converted to values of reflectance. To the second approach the classifiers were applied on fraction images resulting from the application of the linear model of spectral mixing in the Landsat-8 image. To evaluate the performance of the proposed classifiers and approaches a confusion matrix the Kappa index was adopted to calculate each of the obtained results. The results showed that the maximum probability has presented the best performance in the two approaches followed by ECHO with close results. The Minimum Distance had the worst performance in both approaches. The results also indicated that the reduction of data dimensionality caused by the linear spectral mixing model was able to improve the performance of only ECHO.

A Amazônia é a maior floresta tropical do mundo e desempenha papel fundamental na regulação climática do continente sul-americano. A expansão de atividades antrópicas ocorridas na Amazônia nos últimos 70 anos provocou mudanças nos padrões de cobertura do solo na região que levaram ao surgimento de diversas políticas de conservação em nível nacional e internacional. Uma das principais técnicas para o monitoramento e acompanhamento do desenvolvimento dessas políticas são as técnicas fornecidas pelo sensoriamento remoto. Esse trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho de três classificadores de imagens digitais (Mínima Distância Euclidiana, Máxima Verrosimilhança e Extration and Classification of Homogeneous Objects) na região central da Amazônia brasileira. Foram utilizadas duas abordagens para realizar as classificações, na primeira os classificadores foram aplicados sobre uma imagem do satélite Landsat - 8 que teve seus números digitais convertidos para valores de refletância e na segunda abordagem os classificadores foram aplicados sobre imagens fração resultantes da aplicação do modelo linear de mistura espectral na imagem do Landsat - 8. Para avaliar os desempenho dos classificadores e das abordagens propostas aplicou-se uma matriz de confusão e foi calculado o índice Kappa para cada um dos resultados obtidos. Os resultados mostraram que o Máxima verossimilhança apresentou o melhor desempenho nas duas abordagem seguido pelo ECHO com resultados próximos. O Mínima Distância teve o pior desempenho nas duas abordagem. Os resultados também indicaram que a redução da dimensionalidade dos dados provocadas pelo modelo linear de mistura espectral foi capaz de melhorar o desempenho apenas do ECHO. / The Amazon is the largest tropical forest in the world and plays a key role in the climate regulation in South America.In the last 70 years, the expansion of anthropogenic activities in this biome has led to changes in land´s cover patterns in that region which have led to the emergence of several conservation policies in national and international levels. One of the main techniques of monitoring the development of these policies is the technique provided by remote sensing. This theses aims to evaluate the performance of three digital image classifiers (Minimum Distance, Maximum Verification and Extraction and Classification of Homogeneous Objects) in the Brazilian’s Amazon central region. Two approaches were used to perform the classifications. To the first one the classifiers were applied on the satellite Landsat – 8’s image that had its digital numbers converted to values of reflectance. To the second approach the classifiers were applied on fraction images resulting from the application of the linear model of spectral mixing in the Landsat-8 image. To evaluate the performance of the proposed classifiers and approaches a confusion matrix the Kappa index was adopted to calculate each of the obtained results. The results showed that the maximum probability has presented the best performance in the two approaches followed by ECHO with close results. The Minimum Distance had the worst performance in both approaches. The results also indicated that the reduction of data dimensionality caused by the linear spectral mixing model was able to improve the performance of only ECHO.

A Amazônia é a maior floresta tropical do mundo e desempenha papel fundamental na regulação climática do continente sul-americano. A expansão de atividades antrópicas ocorridas na Amazônia nos últimos 70 anos provocou mudanças nos padrões de cobertura do solo na região que levaram ao surgimento de diversas políticas de conservação em nível nacional e internacional. Uma das principais técnicas para o monitoramento e acompanhamento do desenvolvimento dessas políticas são as técnicas fornecidas pelo sensoriamento remoto. Esse trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho de três classificadores de imagens digitais (Mínima Distância Euclidiana, Máxima Verrosimilhança e Extration and Classification of Homogeneous Objects) na região central da Amazônia brasileira. Foram utilizadas duas abordagens para realizar as classificações, na primeira os classificadores foram aplicados sobre uma imagem do satélite Landsat - 8 que teve seus números digitais convertidos para valores de refletância e na segunda abordagem os classificadores foram aplicados sobre imagens fração resultantes da aplicação do modelo linear de mistura espectral na imagem do Landsat - 8. Para avaliar os desempenho dos classificadores e das abordagens propostas aplicou-se uma matriz de confusão e foi calculado o índice Kappa para cada um dos resultados obtidos. Os resultados mostraram que o Máxima verossimilhança apresentou o melhor desempenho nas duas abordagem seguido pelo ECHO com resultados próximos. O Mínima Distância teve o pior desempenho nas duas abordagem. Os resultados também indicaram que a redução da dimensionalidade dos dados provocadas pelo modelo linear de mistura espectral foi capaz de melhorar o desempenho apenas do ECHO. / The Amazon is the largest tropical forest in the world and plays a key role in the climate regulation in South America.In the last 70 years, the expansion of anthropogenic activities in this biome has led to changes in land´s cover patterns in that region which have led to the emergence of several conservation policies in national and international levels. One of the main techniques of monitoring the development of these policies is the technique provided by remote sensing. This theses aims to evaluate the performance of three digital image classifiers (Minimum Distance, Maximum Verification and Extraction and Classification of Homogeneous Objects) in the Brazilian’s Amazon central region. Two approaches were used to perform the classifications. To the first one the classifiers were applied on the satellite Landsat – 8’s image that had its digital numbers converted to values of reflectance. To the second approach the classifiers were applied on fraction images resulting from the application of the linear model of spectral mixing in the Landsat-8 image. To evaluate the performance of the proposed classifiers and approaches a confusion matrix the Kappa index was adopted to calculate each of the obtained results. The results showed that the maximum probability has presented the best performance in the two approaches followed by ECHO with close results. The Minimum Distance had the worst performance in both approaches. The results also indicated that the reduction of data dimensionality caused by the linear spectral mixing model was able to improve the performance of only ECHO.

Made available in DSpace on 2016-04-26T20:48:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Adelmo Magalhaes de Franca.pdf: 2077527 bytes, checksum: 89bf46c98b38d6c82f89ff0ade453f8d (MD5) Previous issue date: 2005-10-04 / The main goal of this work was to propose means to the sustentable economic development and growth of the Vale do Ribeira region. At this way, the work in question was based on empiric researches that resulted on the analysis of the main economic, socials, politics and environment problems, experienced by the municipal districts located at Vale do Ribeira, more specifically, the ones that belong to Registro Administrative Region. It has chosen the defense of the growth and the sustentable development, keeping the environment preservation as the principal mean for jobs and gains generation, associated to others economic activities with less environment impact and, at the same time, searching the competitive advantages and the positives externalizes of the region, such as the carbon kidnap, considering the difficulties and the environment obstructions to the installation of industries on the region. The work has concluded by the necessity of the formation of a new human capital, capable to create proper economic and politic conditions and enough to modify the economic and social situation on the Vale do Ribeira Region, through the strengthening of the Vale do Ribeira Social and Economic Development Fund - FVR, aiming the attraction of new investments routed to the agribusiness, tourism or environment / O principal objetivo deste trabalho foi propor alternativas para o crescimento e desenvolvimento econômico sustentável do Vale do Ribeira. Neste sentido, o trabalho em questão se valeu de pesquisas empíricas, que resultaram na análise dos principais problemas econômicos, sociais, políticos e de meio ambiente, vividos pelos municípios localizados na região, mais especificamente, os que pertencem à Região Administrativa de Registro. Optou-se pela defesa do crescimento e desenvolvimento sustentável, mantendo a preservação do meio ambiente como alternativa principal para a geração de emprego e de renda, associada a outras atividades econômicas com menor impacto ambiental e, ao mesmo tempo, explorando-se as vantagens competitivas e as externalidades positivas da região, entre elas o seqüestro de carbono, considerando-se as dificuldades e os impedimentos ambientais para a instalação de indústrias na região. O trabalho concluiu pela necessidade da formação de um novo capital humano, capaz de criar condições políticas e econômicas próprias e suficientes para modificar o quadro social e econômico da região, via fortalecimento do Fundo de Desenvolvimento Econômico e Social do Vale do Ribeira - FVR, visando à atração de investimentos voltados ao agronegócios, turismo ou meio ambiente

[pt] O estudo sobre a evolução da legislação ambiental e da ocupação de margens de cursos d água localizados em áreas urbanas respalda a presente pesquisa, sobre a aplicação do instituto da Área de Preservação Permanente Ripária em ambiente urbano, através do estudo de caso do Rio Rainha, no Município do Rio de Janeiro. A pesquisa propõe delimitar a APP Ripária através da utilização de Sistema de Informação Geográfico (SIG) e levantamento de campo, para posterior avaliação quanto à conformidade da situação da área em estudo e à proteção legal vigente. Inicialmente foram elaboradas as cartas de identificação dos braços do Rio Rainha, da APP Ripária de acordo com os parâmetros previstos no Código Florestal e da APP Ripária de acordo com os parâmetros previstos na legislação estadual vigente. Em seguida, foi elaborada a carta com a representação da justaposição das referidas APPs Ripárias com as edificações localizadas às margens do rio, quantificando o percentual de APP Ripária do Rio Rainha ocupada por construções com as considerações sobre o passivo ambiental gerado. / [en] The evolution of the environmental legislation and the occupancy of river banks located in urban áreas supports the research based in the case study of the River Rainha, in the city of Rio de Janeiro, RJ, with the delimitation of the riparian zone with the use of the Geographic Information System (GIS) and field survey. Initially, maps were elaborated with the identification of the Rainha River, the legally protected riparian áreas applicable in accordance with the parameters set in the Brazilian Forest Code, and the legally protected riparian áreas applicable according to the parameters set out in Rio de Janeiro State Legislation. Finally, a map was elaborated with the representation of the juxtaposition of the legally protected riparian area and the buildings along the banks of Rainha River, showing the average of legally protected riparian area along the Rainha River occupied with buildings along with a analyses of this situation.