1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorLeite, Lucilia Rezende-
dc.date.accessioned2015-11-30T12:40:47Z-
dc.date.available2015-11-30T12:40:47Z-
dc.date.issued2015-11-30-
dc.date.submitted2015-08-03-
dc.identifier.citationLEITE, L. R. Detecção de mudanças em florestas e savanas utilizando análise estatística baseada em objetos geográficos. 2015. 55 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/10627-
dc.description.abstractThe aim of this study was to evaluate the change detection on the ground cover in areas of Forest and Brazilian Savanna, using images from Landsat 5 / TM and two methodologies based on iterative statistics object. The sensitivity of the methods in relation to the heterogeneity of the input data was evaluated using the reflectance data and vegetation indexes, and the use of different levels of confidence. The periods analyzed comprised the years 2000 to 2006 and 2006 to 2010. After the segmentation of the images were extracted the quantities descriptive average statistics and standard deviation of each object. The determination of change of objects was carried out iteratively based on Mahalanobis Distance and the chi-squared distribution. The results were validated using a previous visual detection and analyzed according to the ROC curve. Significant gains have been made in the shade of use and the bands 3 and 4 for both areas tested with 94.67% and 95.02% of correctly detected objects as change respectively in the areas of Forest and Savanna. The use of NDVI and different images proved unsatisfactory for the detection of changes in the areas tested.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectSavana brasileirapt_BR
dc.subjectFloresta Amazônicapt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectSegmentação de imagenspt_BR
dc.subjectTeste Qui-Quadradopt_BR
dc.subjectDistância de Mahalanobispt_BR
dc.subjectBrazilian savannapt_BR
dc.subjectAmazon Forestpt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectImage segmentationpt_BR
dc.subjectChi-square testpt_BR
dc.subjectMahalanobis distancept_BR
dc.titleDetecção de mudanças em florestas e savanas utilizando análise estatística baseada em objetos geográficospt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Florestalpt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Carvalho, Luis Marcelo Tavares de-
dc.contributor.advisor-co1Menezes, Fortunato Silva de-
dc.contributor.referee1Alves, Marcelo de Carvalho-
dc.contributor.referee2Alves, Helena Maria Ramos-
dc.description.resumoO objetivo neste trabalho foi avaliar a detecção de mudanças sobre a cobertura do solo em áreas de Floresta e Savana Brasileira, utilizando imagens do satélite Landsat 5/TM e duas metodologias estatísticas iterativas baseadas em objeto. Foi avaliada a sensibilidade das metodologias em relação à heterogeneidade dos dados de entrada, à utilização de dados de reflectância e índices de vegetação, e à utilização de diferentes níveis de confiança. Os períodos analisados compreenderam os anos 2000 a 2006 e 2006 a 2010. Após a segmentação das imagens foram extraídas as grandezas estatísticas descritivas média e desvio padrão de cada objeto. A determinação dos objetos de mudança foi realizada de forma iterativa com base na Distância de Mahalanobis e na distribuição quiquadrado. Os resultados foram validados com uma prévia detecção visual e analisados de acordo com a curva ROC. Foram obtidos ganhos significativos na utilização de máscara e das bandas 3 e 4 para ambas as áreas testadas com 94,67% e 95,02% dos objetos corretamente detectados como mudança, respectivamente para as áreas de Floresta e Savana. O uso do NDVI e de imagens diferentes se mostraram insatisfatórios para a detecção de mudanças nas áreas testadas.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenharia Florestalpt_BR
dc.subject.cnpqSilviculturapt_BR
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