| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/46HL64H | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/03.20.18.25 | |||||||||
| Última Atualização | 2022:08.18.14.31.38 (UTC) simone | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2022/03.20.18.25.49 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:08.18.14.32.22 (UTC) simone | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18580-TDI/3220 | |||||||||
| Chave de Citação | Souza:2022:DyDiMA | |||||||||
| Título | Dynamics of disturbance in MATOPIBA using time series of spectral indices  | |||||||||
| Título Alternativo | Dinâmica de distúrbios no MATOPIBA usando séries temporais de índices espectrais | |||||||||
| Curso | SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2022 | |||||||||
| Data | 2022-04-19 | |||||||||
| Data de Acesso | 20 abr. 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 92 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 5144 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Souza, Alana Almeida de | |||||||||
| ORCID | 0000-0003-1202-9444 | |||||||||
| Grupo | SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Afiliação | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Banca | Escada, Maria Isabel Sobral (presidente) Galvão, Lênio Soares (orientador) Körting, Thales Sehn (orientador) Almeida, Cláudio Aparecido Sano, Edson Eyji Moura, Yhasmin Mendes de | |||||||||
| Endereço de e-Mail | aas.alana@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2022-03-20 18:28:55 :: alana.almeida@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-03-21 18:09:23 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2022 2022-03-21 18:15:51 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-03-21 18:16:45 :: pubtc@inpe.br -> alana.almeida@inpe.br :: 2022 2022-03-21 23:28:26 :: alana.almeida@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-03-22 17:19:27 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2022 2022-04-03 22:30:03 :: administrator -> alana.almeida@inpe.br :: 2022 2022-06-03 15:24:51 :: alana.almeida@inpe.br -> administrator :: 2022 2022-06-03 18:25:38 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-06-03 18:38:54 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2022 2022-06-03 18:40:04 :: simone -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-06-03 18:59:22 :: pubtc@inpe.br -> alana.almeida@inpe.br :: 2022 2022-06-07 00:11:43 :: alana.almeida@inpe.br -> administrator :: 2022 2022-06-21 17:27:53 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-06-21 17:28:12 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2022 2022-06-21 17:29:18 :: simone -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-06-21 19:13:43 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2022 2022-08-02 13:08:15 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-08-02 14:12:32 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2022 2022-08-07 03:22:40 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022 2022-08-09 20:45:04 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2022 2022-08-09 22:17:49 :: simone -> administrator :: 2022 2022-08-18 14:30:58 :: administrator -> simone :: 2022 2022-08-18 14:32:22 :: simone -> :: 2022 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||||||||
| Palavras-Chave | disturbance detection time series Cerrado vegetation indices detecção de distúrbios séries temporais índice de vegetação | |||||||||
| Resumo | The Cerrado is the second largest biome in Brazil, occupying around 2 million km2. It is considered a global hotspot of biodiversity that is threatened by agribusiness expansion and land degradation. The efforts to monitor the Cerrado by remote sensing are challenging, especially due to the confounding effects of the vegetation phenology with anthropogenic changes. In this study, data-driven approaches based on image time series of vegetation indices (VIs) processed on the Google Earth Engine platform were evaluated for the analysis of vegetation clearing and land degradation in the MATOPIBA region, the newest agricultural frontier in the Cerrado. For the detection of vegetation clearing in the 19852018 period, the LandTrendr algorithm was applied to the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained from Landsat satellite instruments. In the evaluation of land degradation (20012015), the Trends.Earth algorithm considered NDVI data calculated from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). By combining different datasets into the analysis, the relationships among savanna clearings, land degradation, topographic attributes, and fire frequency were evaluated. For recent disturbances events, seven VIs were calculated from the Landsat time series (20172019) and used as input data to the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) algorithm. The effects of disturbance on these VIs and the accuracy of CCDC, considering individual VIs, ensemble VIs, and the type of disturbance (savanna clearing or fire), were assessed. Finally, the possible existence of seasonal patterns of disturbance in the study area was discussed. The results showed that 31.6% of native vegetation has been cleared in the MATOPIBA until 2018. The number of fire events increased with vegetation clearing. The number of landdegraded areas increased with fire frequency over agricultural fields, but remained relatively stable over native vegetated areas. The overall accuracy of CCDC detection of disturbance ranged from 51.2% to 65.9% for single VIs. It increased to 71.2% for ensemble VIs, whose multivariate approach reduced the omission errors. For detecting disturbance events, the most important VIs used near-infrared and shortwave infrared reflectance bands on their formulations (Normalized Burn Ratio - NBR, NBR2, and Moisture Stress Index - MSI). The CCDC accuracy was generally higher for detecting clearing than for mapping burned areas. In contrast, the recorded date of disturbance occurrence was less precise for detecting clearing than for recording events of fire, especially due to the existence of some gradual processes of vegetation degradation until complete clearing. The findings showed the existence of a seasonal pattern of disturbance occurrence. Savanna clearing predominated in the transition from the rainy to the dry season (April to July). It preceded most events of fire between August and October that occurred near the consolidated areas of agriculture and extended into the native vegetation areas. RESUMO: O Cerrado é o segundo maior bioma do Brasil, ocupando cerca de 2 milhões de km2. É considerado um hotspot global de biodiversidade que está ameaçado pela expansão do agronegócio e pela degradação das terras. Os esforços de monitoramento do Cerrado por sensoriamento remoto são desafiadores, especialmente devido à dificuldade em discriminar variações fenológicas da vegetação daquelas resultantes de mudanças antrópicas. Neste estudo, abordagens baseadas em dados de séries temporais de índices de vegetação (IVs) processadas na plataforma Google Earth Engine foram avaliadas para a análise de desmatamento e degradação das terras na região do MATOPIBA, a nova fronteira agrícola do Cerrado. Para a detecção de desmatamento no período 1985-2018, aplicou-se o algoritmo LandTrendr ao Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido a partir de instrumentos do satélite Landsat. Na avaliação da degradação da produtividade da vegetação (2001 2015), utilizou-se o algoritmo Trends.Earth para analisar dados de NDVI calculados a partir do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Ao combinar diferentes conjuntos de dados na análise, discutiu-se as relações entre supressão de savanas, degradação da terra, atributos topográficos e frequência de fogo. Para eventos de distúrbios recentes, investigou-se sete IVs calculados a partir da série temporal Landsat (20172019) e do algoritmo de Detecção e Classificação Contínua de Mudanças (CCDC). Os efeitos dos distúrbios sobre os IVs e a precisão da detecção do CCDC considerando IVs individuais, IVs em conjunto e o tipo de distúrbio (supressão do Cerrado e fogo), também foram avaliados. Por fim, analisou-se a possível existência de padrões sazonais de distúrbios na área de estudo. Os resultados mostraram que 31,6% da vegetação nativa foi removida no MATOPIBA até 2018. O número de eventos de fogo aumentou com o desmatamento da vegetação. A quantidade de áreas degradadas aumentou com a frequência de fogo em áreas agrícolas, mas permaneceu relativamente estável em áreas com vegetação nativa. A precisão geral da detecção de distúrbios pelo CCDC variou de 51,2% a 65,9% para IVs isoladamente. Ela aumentou para 71,2% para IVs usados em conjunto, cuja abordagem multivariada reduziu os erros de omissão. Para detectar eventos de distúrbios, os IVs mais importantes utilizaram bandas de reflectância do infravermelho próximo e infravermelho de ondas curtas em suas formulações (Normalized Burn Ratio - NBR, NBR2, e Moisture Stress Index - MSI). A precisão do CCDC foi geralmente maior para detecção de desmatamento do que para mapeamento de áreas queimadas. Em contrapartida, a data registrada da ocorrência do distúrbio foi menos precisa para detectar o desmatamento do que para registrar os eventos de fogo, especialmente devido à existência de alguns processos graduais de degradação da vegetação até o desmatamento completo. Nossos resultados mostraram a existência de um padrão sazonal de ocorrência de distúrbios. A supressão do cerrado predominou na transição da estação chuvosa para a seca (abril a julho). A maioria dos eventos de fogo ocorreu entre agosto e outubro, próximo às áreas consolidadas de agricultura, e se estendeu até as áreas de vegetação nativa. | |||||||||
| Área | SRE | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Dynamics of disturbance... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Dynamics of disturbance... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||||||||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/46HL64H | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/46HL64H | |||||||||
| Idioma | en | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | alana.almeida@inpe.br pubtc@inpe.br simone | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S 8JMKD3MGPCW/46KUATE | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment archivingpolicy archivist callnumber copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||