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dc.contributor.advisorSano, Edson Eyji-
dc.contributor.authorOliveira, Aline Lopes de-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Aline Lopes de. O uso do modelo linear de mistura espectral como subsídio ao monitoramento de corte seletivo na Floresta Nacional do Trairão/PA. 2015. 30 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento Ambiental)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2015.pt_BR
dc.description.abstractO avanço das tecnologias de sensoriamento remoto tem contribuído para o monitoramento dos processos de ocupação, alterações da vegetação e mudanças no uso da terra na Amazônia. Entre os processamentos digitais de imagens ópticas, relacionados à identificação e à quantificação de mudanças na Amazônia, destaca-se o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), que permite separar as contribuições espectrais de cada objeto dentro de um pixel, a partir de um conjunto de componentes puros da imagem. O objetivo desta análise foi avaliar o desempenho do MLME aplicado às imagens dos satélites Landsat-5/TM (bandas 3, 4 e 5) e Landsat-8/OLI (bandas 4, 5 e 6), para identificar indícios de exploração seletiva de madeira na Floresta Nacional (FLONA) do Trairão/PA. Para o mapeamento do corte seletivo, foram utilizadas as imagens-fração solo derivadas do MLME referentes aos anos de 2006, 2009, 2011 e 2015. Para 2006 e 2009, houve poucas alterações na FLONA relacionadas com exploração seletiva de madeira, as imagens-fração solo e as composições coloridas RGB apresentaram capacidades semelhantes de identificação de ramais. Em 2011, houve um acréscimo de 4.175% no número de ramais identificados, em relação ao ano de 2009. Em 2015 houve um decréscimo de 56% no número de ramais mapeados, em relação a 2011. Para 2011 e 2015, as imagens-fração solo apresentaram maior potencial no mapeamento de áreas desflorestadas do que suas respectivas composições coloridas.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordFlorestaspt_BR
dc.subject.keywordDesmatamentopt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de imagens - técnicas digitaispt_BR
dc.titleO uso do modelo linear de mistura espectral como subsídio ao monitoramento de corte seletivo na Floresta Nacional do Trairão/PApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Especializaçãopt_BR
dc.date.accessioned2019-06-24T14:25:01Z-
dc.date.available2019-06-24T14:25:01Z-
dc.date.submitted2015-
dc.description2Autorização concedida pelo chefe do Instituto de Geociências para disponibilização na Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM).pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/22205-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1The advances in remote sensing technologies has contributed to the monitoring of land occupation processes, changes in vegetation and land use changes in the Brazilian Amazon. Among the optical, digital image processing techniques related to the identification and quantification of changes in Amazon, we can highlight the Linear Spectral Mixture Model (LSMM) which allows separating the spectral contributions of each target within a pixel from a set of pure components of an image. The objective of this study was to analyze the performance of LSMM applied to the Landsat-5/TM (bands 3, 4 and 5) and Landsat-8/OLI (bands 4, 5 and 6) satellite images to identify selective logging indicatives in the National Forest of Trairão/PA. We considered the soil image-fractions derived by LSMM from the years of 2006, 2009, 2011 and 2015. For 2006 and 2009, there was low changes related to selective logging in the study area and the soil image-fraction and the RGB color composites presented similar performances. In 2011, there was an increase of 4,175% in the number of roads, in relation to 2009. In 2015, there was a decrease of 56% in the number of roads, in relation to 2011. For 2011 and 2015, the soil image-fraction presented higher potential for deforestation mapping in relation to the color composites.pt_BR
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