Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto

##plugins.themes.gdThemes.journalSlogan##

QUALIS-CAPES

B1

2021-2024
quadriênio

##plugins.themes.gdThemes.language##

Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto

##plugins.themes.gdThemes.general.eIssn##: 2675-5491 | ##plugins.themes.gdThemes.general.issn##: 2675-5491

Sensoriamento Remoto | Vol. 3 Núm. 2 (2022)

Detecção de Supressões Florestais em Imagens Bitemporais de Alta Resolução no Estado do Rio de Janeiro

Camilla Bandeira da Silva Felipe Gonçalves Amaral Carla Bernadete Madureira Cruz

##plugins.themes.gdThemes.author.info##

Camilla Bandeira da Silva

https://orcid.org/0000-0002-7861-6468
  • camillabandeira22@gmail.com
  • Universidade Federal do Rio de Janeiro.
  • Mestranda no Programa de Pós Graduação em Geografia na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) na área de Planejamento e Gestão Ambiental. Bacharela em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Colaboradora em projetos de pesquisa no Laboratório Espaço de Sensoriamento Remoto e Estudos Ambientais, no Departamento de Geografia - UFRJ.

##plugins.themes.gdThemes.author.info##

Felipe Gonçalves Amaral

https://orcid.org/0000-0003-0183-8430
  • f.g.amaral19@gmail.com
  • Universidade Federal do Rio de Janeiro

  • Professor Substituto da Universidade Federal do Rio de Janeiro.

    Doutorando em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Mestre em Geografia pela UFRJ na área de Planejamento e Gestão Ambiental, Bacharel em Ciências Matemáticas e da Terra - Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento e Ciências da Terra e Patrimônio Natural e colaborador em projetos de pesquisa no Laboratório Espaço de Sensoriamento Remoto e Estudos Ambientais, no Departamento de Geografia da UFRJ.

##plugins.themes.gdThemes.author.info##

Carla Bernadete Madureira Cruz

https://orcid.org/0000-0002-3903-3147
  • carlamad@gmail.com
  • Universidade Federal do Rio de Janeiro.
  • Engenheira Cartógrafa (UERJ), Mestre em Sistemas e Computação (IME-RJ), Doutora em Geografia (UFRJ). Especialista em Sensoriamento Remoto, Geoprocessamento e Cartografia, com linhas de pesquisa voltadas ao desenvolvimento de métodos para classificação digital de diferentes ecossistemas. Profa. Titular do Departamento de Geografia da UFRJ e coordenadora do Laboratório ESPAÇO de Sensoriamento Remoto e Estudos Ambientais. Pesquisadora Nível 1d do CNPq.

##plugins.themes.gdThemes.publishedIn## septiembre 21, 2022

Resumen

DOI

O monitoramento dos ambientes naturais e antropizados auxiliam consideravelmente no planejamento e gestão ambiental dessas áreas, além de contribuir para um melhor entendimento da dinâmica e cobertura do solo. A detecção de mudanças, uma das formas de monitorar o ambiente por Sensoriamento Remoto, considera diferentes métodos e técnicas para qualificar e quantificar as transformações nas características da cobertura ao longo do tempo. O objetivo do presente trabalho é contribuir para a realização do monitoramento de áreas florestais da Mata Atlântica do estado do Rio de Janeiro por meio da avaliação de descritores dinâmicos criados a partir de imagens bitemporais de alta resolução. Essa proposta metodológica se baseia nas diferentes condições de relevo, iluminação, umidade e degradação da Mata Atlântica, além de considerar diferentes fitofisionomias presentes no estado do RJ. Como a detecção de mudanças é uma forma bem estabelecida e importante de identificar, mapear e monitorar mudanças no espaço, amplamente utilizada no monitoramento de ecossistemas, espera-se alcançar a identificação de áreas de supressão florestal em escala de grande detalhe. Descritores dinâmicos serão construídos neste trabalho a partir de índices encontrados na revisão da literatura que tendem a descrever a dinâmica florestal com base nas bandas visíveis de sensores de alta resolução. Este método difere dos clássicos por não utilizar a banda do infravermelho próximo, normalmente indisponível a baixo custo, buscando contribuir para a proposição de um método diferenciado que atenda a escala de monitoramento em detalhe.

Citas

  • AMARAL, F.G., CRUZ, C.B.M., CARDOSO, A.B.T. (2021). Descritores dinâmicos espectrais e Classificação por abordagem híbrida para estudos de Detecção de Mudanças. Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto, v.2, n.1. 026-041 (2021).
  • COPPIN, Pol; JONCKHEERE, I.; NACKAERTS, K.; MUYS, B.; LAMBIN, E. Review Article Digital change detection methods in ecosystem monitoring: a review. International journal of remote sensing, v. 25, n. 9, p. 1565-1596, 2004.
  • DOBSON, M. Craig; ULABY; FAWWAZ T.; PIERCE, Leland E. Land-cover classification and estimation of terrain attributes using synthetic aperture radar. Remote sensing of Environment, v. 51, n. 1, p. 199-214, 1995.
  • Dong, P. & Chen, Q. (2018). LiDAR remote sensing and aplications. Boca Raton: Taylor & Francis.
  • EMBRAPA. Sensoriamento Remoto - Capítulo 4. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Disponível em: <https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/103388/1/Cap.-4.pdf>. Acesso em 11/2019.
  • FLORENZANO, Teresa Gallotti. Iniciação em sensoriamento remoto. Oficina de textos, 2007.
  • FORSTER, B.C. An examination of some problems and solutions in urban monitoring from satellite platforms. International Journal of Remote Sensing, 6(1): pp.139-151, 1985.
  • FRANÇA, A. F. de; TAVARES-JÚNIOR, J. R.; MOREIRA-FILHO, J. C. C. Índices NDVI, NDWI e NDBI como ferramentas ao mapeamento temático do entorno da lagoa Olho D’Água, em Jaboatão dos Guararapes – PE. In: IV Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologia da Geoinformação. Anais... Recife – PE, 06 a 09 de maio de 2012, p. 001-009.
  • Goodchild, M. F. e Quattrochi, D. A. Scale, multiscaling, remote sensing and GIS. Scale in Remote Sensing and GIS, Lewis Pub, CRC Press, Boca Ratton, 1997.
  • INEA. Instituto Estadual do Ambiente. Disponível em: <http://www.inea.rj.gov.br/olho-no-verde/> Acesso em: 11/2019.
  • JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: Uma perspectiva em recursos terrestres. São José dos Campos, SP: Parêntese, 2009.
  • Khorram, S., Van der Wiele, C. F., Koch, F. H. Nelson, S. A. C., & Potts, M. D. (2016). Principles of applied remote sensing. Cham: SPRINGER.
  • LONGLEY, P. A; GOODCHILD, M.F; MAGUIRE D.J; RHIND D.W. Sistemas e Ciência da Informação Geográfica. 3. Ed. Porto Alegre, Bookman, 540p. 2013.
  • LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W. Remote sensing and image interpretation. 2.ed. New York: J. Wiley, 1987. 721p.
  • LU D.; MAUSEL, P.; BRONDIZIO, E.; MORAN, E. Change detection techniques. International Journal of Remote Sensing, v. 25, pp. 2365-2407, 2004.
  • MENESES, P R; ALMEIDA, T DE. Introdução ao Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto. Disponível em: <http://www.cnpq.br/documents/10157/56b578c4-0fd5-4b9f-b82a-e9693e4f69d8>. Acesso em: 11/2019.
  • MENEZES, P. M. L.; NETO, A. L. C. Escala: estudo de conceitos e aplicações. 1999.
  • MENKE, Aline Brignol; CARVALHO JUNIOR, Osmar Abílio de; GOMES, Roberto Arnaldo Trancoso; MARTINS, Éder de Souza; OLIVEIRA, Sandro Nunes de. Análise das mudanças do uso agrícola da terra a partir de dados de sensoriamento remoto multitemporal no município de Luis Eduardo Magalhães (BA-Brasil). Soc. nat. (Online), Uberlandia, v. 21, n. 3, p. 315-326, Dec. 2009.
  • RIBEIRO, Renata M.; SILVEIRA, Marco Aurélio T. Planejamento Urbano, lazer e turismo: os Parques Públicos em Curitiba–PR. Turismo-Visão e Ação, v. 8, n.2, p. 309-321, 2006.
  • SANTOS, Rozely F dos. Planejamento ambiental: teoria e prática. 184p. Oficina de Textos, São Paulo, SP, Brasil. ISBN, v. 355771044, 2004.
  • SINGH, A. (1989). Review article digital change detection techniques using remotely-sensed data. International journal of remote sensing, 10(6), 989-1003.