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Tipo do documento: Dissertação
Título: O uso de imagens R99-SAR/SIPAM no programa de monitoramento do desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira
Autor: Teixeira, Wallace de Freitas 
Primeiro orientador: Pinheiro, Eduardo da Silva
Resumo: O objetivo desse trabalho foi analisar o uso de imagens R99-SAR/SIPAM no programa de monitoramento da floresta Amazônica, assim como avaliar o uso destas imagens para qualificação de polígonos de alertas do projeto DETER/INPE e caracterizar e mapear áreas desmatadas no município de Iranduba-AM. As imagens SAR foram analisadas para qualificação dos polígonos de desmatamento mapeados pelo projeto DETER, considerando sua alta resolução espacial e capacidade de detectar padrões de desmatamento. Aproximadamente 91% dos polígonos pôde ser detectada por meio de imagens R99B-SAR/SIPAM. Além de sofrer pouca interferência da atmosfera (nuvens), a aplicação de dados de radar de alta resolução espacial no projeto DETER pode melhorar a capacidade de detectar o desmatamento de áreas menores que 25 hectares, cicatrizes não detectadas pelos sensores de baixa resolução espacial. Para avaliar o uso das imagens R99-SAR/SIPAM no mapeamento de áreas de desmatamento (corte raso) por interpretação visual, foram vetorizados polígonos de desmatamento no município de Iranduba-AM com imagens geradas no ano de 2013. Além de testar a capacidade de discernimento de padrões de desmatamento nas imagens R99-SAR/SIPAM, o mapeamento das áreas desmatadas ajudou na análise e caracterização do desmatamento recente no município de Iranduba-AM, que vem sofrendo forte pressão antrópica pela construção da Ponte Rio Negro, ligando Iranduba-AM a Manaus-AM, bem como a obras de duplicação da Rodovia AM 070, que liga Iranduba-AM a Manacapuru/AM. Assim, concluiu-se que o uso de imagens do radar R99-SAR/SIPAM pode contribuir como dados complementares ao Programa de Monitoramento Florestal Brasileiro.
Abstract: This paper presented a preliminary assessment of radar images R99-SAR/SIPAM to the Brazilian Forest Monitoring Program. SAR images were analyzed for qualification of deforestation polygons mapped by DETER project, considering high spatial resolution and ability to detect deforestation patterns. Approximately 91% of the polygons can be detected by means of SAR-R99/SIPAM images. In addition to suffering little interference from the atmosphere (clouds), the application of high spatial resolution radar data in DETER project can improve the ability to detect the deforestation of areas smaller than 25 hectares, scars not detected by low spatial resolution sensors. To evaluate the use of R99-SAR/SIPAM images to map deforested areas (shallow cut) by visual interpretation, were vectored deforestation polygons in the municipality of Iranduba with images generated in 2013. In addition to testing the capacity of discernment deforestation patterns in R99-SAR/SIPAM images, the mapping of deforested areas helped in the analysis and characterization of recent deforestation in Iranduba-AM district, has undergone strong anthropogenic pressure by the construction of bridge Rio Negro, connecting Iranduba-AM to Manaus-AM and duplication of Highway AM 070, which connects Iranduba-AM to Manacapuru-AM. Thus, it was concluded that the use of R99-SAR/SIPAM radar images can contribute as additional information to the Brazilian Forest Monitoring Program.
Palavras-chave: Floresta Amazônica Brasileira
Desmatamento
Geprocessamento
Amazon Forest
Deforestation
GIS
Área(s) do CNPq: CIÊNCIAS HUMANAS: GEOGRAFIA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Amazonas
Sigla da instituição: UFAM
Departamento: Instituto de Ciências Humanas e Letras
Programa: Programa de Pós-graduação em Geografia
Citação: TEIXEIRA, Wallace de Freitas. O uso de imagens R99-SAR/SIPAM no programa de monitoramento do desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira. 2015. 88 f. Dissertação (Mestrado em Geografia) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2015.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4635
Data de defesa: 3-Aug-2015
Appears in Collections:Mestrado em Geografia

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