APLICAÇÃO DO MESMA PARA ANÁLISE MULTITEMPORAL DO PROCESSO DE IMPERMEABILIZAÇÃO DO SOLO URBANO DE MANAUS-AM
O acelerado processo de urbanização é responsável por alterações antropogênicas significativas da paisagem. A compreensão e o monitoramento dessas alterações são fundamentais para o planejamento urbano, visando à contenção dos impactos ambientais resultantes da ocupação de novas áreas, como os causa...
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Universidade Federal de Uberlândia
2013-01-01
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Series: | Revista Brasileira de Cartografia |
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doaj-a197f5acf10643609042cf3023a768582020-11-25T02:02:28ZengUniversidade Federal de UberlândiaRevista Brasileira de Cartografia0560-46131808-09362013-01-01643APLICAÇÃO DO MESMA PARA ANÁLISE MULTITEMPORAL DO PROCESSO DE IMPERMEABILIZAÇÃO DO SOLO URBANO DE MANAUS-AMTahisa Neitzel Kuck0Diógenes Salas Alves1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPEInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPEO acelerado processo de urbanização é responsável por alterações antropogênicas significativas da paisagem. A compreensão e o monitoramento dessas alterações são fundamentais para o planejamento urbano, visando à contenção dos impactos ambientais resultantes da ocupação de novas áreas, como os causados pelas altas taxas de impermeabilização do solo. Neste contexto, o sensoriamento remoto apresenta uma série de ferramentas e produtos que permitem derivar relevantes informações em função da possibilidade de visão sinóptica e multitemporal do território. O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de um modelo de mistura baseado em múltiplas componentes (Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis - MESMA) em imagens Landsat Thematic Mapper (TM) para a delimitação das frações de superfícies impermeáveis (que indicam a direção do crescimento urbano) da cidade de Manaus, Amazonas, Brasil, entre os anos de 1987 e 2006. No total, 20 espectros foram selecionados para os modelos de duas e três componentes e 18 espectros para os de quatro componentes, os quais modelaram 97,7% da imagem de 2006 e 99,2% da imagem de 1987 com um erro médio quadrático de 2,5%. Foram gerados mapas de frações nos quais o valor de cada pixel representa a porcentagem de determinada componente neste pixel. O resultado obtido mostrou que é viável o uso de imagens de satélite de média resolução espacial e dos modelos de mistura baseados em múltiplas componentes para análises que considerem os elementos físicos da cobertura do solo urbano.http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43807 |
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Tahisa Neitzel Kuck Diógenes Salas Alves |
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O acelerado processo de urbanização é responsável por alterações antropogênicas significativas da paisagem. A compreensão e o monitoramento dessas alterações são fundamentais para o planejamento urbano, visando à contenção dos impactos ambientais resultantes da ocupação de novas áreas, como os causados pelas altas taxas de impermeabilização do solo. Neste contexto, o sensoriamento remoto apresenta uma série de ferramentas e produtos que permitem derivar relevantes informações em função da possibilidade de visão sinóptica e multitemporal do território. O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de um modelo de mistura baseado em múltiplas componentes (Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis - MESMA) em imagens Landsat Thematic Mapper (TM) para a delimitação das frações de superfícies impermeáveis (que indicam a direção do crescimento urbano) da cidade de Manaus, Amazonas, Brasil, entre os anos de 1987 e 2006. No total, 20 espectros foram selecionados para os modelos de duas e três componentes e 18 espectros para os de quatro componentes, os quais modelaram 97,7% da imagem de 2006 e 99,2% da imagem de 1987 com um erro médio quadrático de 2,5%. Foram gerados mapas de frações nos quais o valor de cada pixel representa a porcentagem de determinada componente neste pixel. O resultado obtido mostrou que é viável o uso de imagens de satélite de média resolução espacial e dos modelos de mistura baseados em múltiplas componentes para análises que considerem os elementos físicos da cobertura do solo urbano. |
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