Tesis
Detecção de desmatamentos no oeste da Bahia com dados de radar (Sentinel-1A) utilizando a plataforma Google Earth Engine
Fecha
2019-06-13Registro en:
RODRIGUES, Thaise da Silva. Detecção de desmatamentos no oeste da Bahia com dados de radar (Sentinel-1A) utilizando a plataforma Google Earth Engine. 2018. xi, 75 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Autor
Rodrigues, Thaise da Silva
Institución
Resumen
O Cerrado, hotspot mundial para conservação da biodiversidade, vem sofrendo intensa transformação na sua paisagem natural nas últimas décadas. Isso se deve principalmente à conversão de sua vegetação nativa em cultivos agrícolas, resultantes da expansão da fronteira agropecuária na região central do Brasil. Diversos estudos foram realizados mapeando a sua cobertura vegetal, no entanto, iniciativas voltadas ao seu monitoramento contínuo se fazem necessárias. Com a disponibilização de dados gratuitos de sensor orbital de radar (Sentinel-1A) da Agência Espacial Europeia (ESA), esse trabalho tem como objetivo a análise do potencial desses dados para identificação de indicativos de desmatamentos recentes no Bioma Cerrado, tendo como estudo de caso, uma área do Oeste da Bahia. Para isso, foram utilizados dados ópticos do satélite Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) como base para identificar as áreas desmatadas nas imagens Sentinel-1A e extrair os valores de coeficientes de retroespalhamento antes e após o desmatamento. Foram analisados também os valores referentes à diferença de imagens aplicada entre o período inicial (outubro de 2016) e o período final de estudo (outubro de 2017). As imagens do satélite Sentinel-1A foram obtidas e pré-processadas na plataforma Google Earth Engine. Um script foi desenvolvido dentro da plataforma para aplicação de dois filtros espaciais (Refined Lee e Quegan & Yu) e a realização da imagem de diferença por divisão logarítmica. Os valores obtidos das áreas desmatadas foram analisados estatisticamente e três limiares de corte foram aplicados para cada filtro e polarização (VV e VH), de modo a obter uma detecção automática de desmatamento. Dos filtros analisados, o Refined Lee apresentou melhor resultado de detecção para o limiar 0,60, com 95% de acurácia e 38,6% de omissão na polarização VH.