Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Pós-Graduação em Geografia, 2015. / Submitted by Cristiane Mendes (mcristianem@gmail.com) on 2015-07-08T14:27:32Z
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2015_JoaoPauloSenaSouza.pdf: 2998697 bytes, checksum: 5fd92d48149cf138574cde275ea57d1e (MD5) / O Bioma Cerrado apresenta a maior biodiversidade e heterogeneidade de paisagens entre as savanas do mundo. Essa abrangência evidencia a importância de estudos sistemáticos sobre os diversos aspectos desse domínio. Na região central desse bioma encontra-se a ecorregião do Planalto Central, onde o relevo norteia a dinâmica evolutiva da paisagem. Está associado à distribuição espacial dos tipos de solo e dos organismos vivos, incluindo as atividades humanas. Esse elemento da paisagem pode ser estudado de forma qualitativa ou quantitativa. A geomorfometria é o campo da ciência que estuda de forma quantitativa o relevo, principalmente as formas de terreno. Dentre os métodos de classificação das formas do terreno destaca-se a classificação supervisionada pelo emprego de assinaturas geomorfométricas de referência. A classificação por assinaturas geomorfométricas pode utilizar métricas de similaridade e distância. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho é comparar os métodos de classificação utilizando métricas de similaridade e de distância no mapeamento das formas de terreno, aplicados na área do Campo de Instrução Militar de Formosa (CIF) localizado na bacia do Rio Preto. A metodologia possui as seguintes etapas: aquisição dos dados HydroSHEDS, geração das imagens de curvaturas, seleção das assinaturas geomorfométricas de referência; classificação pelo método SAM e Distância Euclidiana; comparação dos resultados usando tabulação cruzada. Para a definição das assinaturas geomorfométricas foi elaborada uma imagem unindo os conjuntos de curvaturas Longitudinal e Transversal, Mínima e Máxima. A detecção das assinaturas de referência adotou as seguintes etapas: (a) redução da quantidade de informações espectrais pelo algoritmo Minimun Noise Fraction (MNF) que separa a fração sinal do ruído; (b) redução da quantidade de informação espacial selecionando os pixels mais puros pelo Índice de Pureza do Pixel (PPI); e (c) seleção das assinaturas geomorfométricas em um visualizador n-dimensional. A classificação das assinaturas foi simplificada nas seis formas de terreno: Convexo/Convexo (Cx/Cx); Côncavo/Côncavo (Cc/Cc); Convexo/Côncavo (Cx/Cc); Côncavo/Retilíneo (Cc/Rt); Convexo/Retilíneo (Cx/Rt); Retilíneo/Retilíneo (Rt/Rt). A classificação foi realizada a partir de 14 assinaturas geomorfométricas. O método SAM evidenciou formas de terreno de transição e côncavas. Por outro lado, o resultado da classificação por distância euclidiana contemplou principalmente os padrões retilíneos. Os resultados mostraram que a distância euclidiana foi mais adequada por mapear principalmente as assinaturas que se aproximam dos valores de curvaturas da área de estudo. Considerando apenas as seis formas de terreno, a comparação pela tabulação cruzada mostrou um aumento na precisão entre os dois métodos, mas os resultados continuaram diferentes. O SAM apresentou um mapeamento com predomínio de formas Cc/Rt, Cx/Rt e Cc/Cx, indicando um terreno heterogêneo com muitas áreas de transição. A distância euclidiana mostrou um terreno com o predomínio das formas Rt/Rt. Esta análise confirmou que a classificação de assinaturas geomorfométricas de referência com o método SAM é mais adequada em relevo fragmentado. Assim, a distância euclidiana foi a classificação mais adequada para o mapeamento das formas de terreno do CIF, que tem um relevo com predomínio de áreas planas e suaves. / The Cerrado has the highest biodiversity and landscapes variety between the savannahs of the world. This range highlights the importance of systematic studies on the various aspects of this field. In the central region of this biome, where the Central Plateau eco-region is located, the relief guides the evolutionary dynamics of the landscape. Is associated with the spatial distribution of soil types and living organisms, including human activities. This landscape element can be studied qualitatively or quantitatively. The geomorphometry is a field of science that studies quantitatively the topographic surface. Among the landform classification methods highlight the supervised classification by use of reference geomorphometric signatures. Geomorphometric signatures classification can use similarity metrics and distance metrics. In this context, the objective of this study is to compare the classification methods using similarity metrics and distance in the landforms mapping, applied in the Campo de Instrução Militar de Formosa (CIF), Rio Preto basin. The methodology has the following steps: acquisition of HydroSHEDS data, generation of curvature images, reference geomorphometric signatures selection; SAM and Euclidean distance classification method; results comparison using cross tabulation. For the definition of geomorphometric signatures was drawn a picture joining the sets of Longitudinal and Cross-sectional curvatures, Minimum and Maximum. The reference signatures detection adopted the following steps: (a) reducing the amount of spectral information by Minimun Noise Fraction algorithm (MNF) separating the fraction noise/ signal; (b) reducing the amount of spatial information by selecting the most pure pixels by the Pixel Purity Index (PPI); and (c) selection of geomorphometric signatures in a n-dimensional viewer. The signatures classification has been simplified in the six landforms: Convex/Convex (Cx/Cx); Convex/Concave; Concave/Concave; Concave/Rectilinear; Convex/Rectilinear; Rectilinear/Rectilinear. Classification was carried out from 14 geomorphometric signatures. The SAM method showed the transition and concave landform. On the other hand, the result of the mainly included the rectilinear patterns. The Euclidean distance classification results showed that the Euclidean distance is more particularly suitable for mapping the signatures that are close to the values of study area curvature. Considering only the six landforms, compared to the cross tabulation showed an increase in accuracy between the two methods, but the results remain different. SAM presented a mapping with predominant forms Cc/Rt, Cx/Rt and Cc/Cx, indicating a heterogeneous terrain with many transition areas. The Euclidean distance showed a plot with the predominance of forms Rt/Rt. This analysis confirmed that the geomorphometric signatures classification to the SAM method is more appropriate in fragmented relief. Thus, the Euclidean distance was the most appropriate classification for the landforms mapping of the the CIF, which has a predominantly flat and smooth relief.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/18452 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Souza, João Paulo Sena |
| Contributors | Carvalho Júnior, Osmar Abílio de, Martins, Éder de Souza |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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