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dc.contributor.advisorBremer, Ulisses Franzpt_BR
dc.contributor.authorSantos, Tiago Rafael dospt_BR
dc.date.accessioned2018-03-23T02:26:10Zpt_BR
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/173721pt_BR
dc.description.abstractA floresta ombrófila mista, representada principalmente pela presença de Araucaria angustifolia possui elevada importância para a região sul do Brasil e o interesse econômico nessa espécie ocasionou uma forte exploração principalmente durante a primeira metade do século XX. O Parque Nacional das Araucárias possui a finalidade de preservar remanescentes de florestas com a presença de Araucaria angustifolia; sendo assim, a compreensão do comportamento da dinâmica fenológica das coberturas florestais é uma forma de auxiliar na gestão e manejo destas áreas. Dessa forma, foi executado a aplicação de uma metodologia baseada em análises harmônicas de séries temporais EVI/MODIS para realizar a caracterização e mapeamento fenológico das diferentes coberturas vegetais presentes no Parque Nacional das Araucárias, por meio desta metodologia foi possível identificar os valores médios de EVI durante toda a série temporal para as diferentes coberturas de uso e ocupação do solo, analisando a relação entre as variações fenológicas com dados de precipitação e temperatura máxima, representando essas variações de amplitude, fase e termo aditivo para a série completa e individualmente para cada ano. Baseado no algoritmo HANTS, aplicou-se a análise harmônica para uma série temporal de dez anos, compreendidas entre os anos de 2006 a 2015. A partir desse processamento foram analisadas as imagens de fase, amplitude e termo aditivo por meio de quatro conjunto de amostras previamente selecionadas, representando as quatro principais coberturas de vegetação presentes no parque. Com o intuito de auxiliar na interpretação visual dos dados, as imagens foram convertidas de RGB para HLS. Uma vez gerados todos os dados, foi possível caracterizar como ocorre a variação dos valores de índices de vegetação ao longo do ano, bem como o período do ano onde acontecem as maiores variações; além de ser possível indicar as áreas onde houve indicativos de mudanças significativas de uso do solo, mudanças ocasionadas por algum evento climático ou pelo próprio desenvolvimento da vegetação. Através dos dados extraídos com a análise harmônica e a identificação das diferentes fenologias gerou-se também uma classificação sobre a série temporal, com o objetivo de identificar as áreas que ainda apresentam remanescentes de Araucaria angustifolia de forma predominante. Por fim, concluiu-se que a aplicação de uma metodologia baseada em séries harmônicas possibilita uma maior compreensão das coberturas florestais presentes nesta unidade de conservação gerando informações úteis para a gestão e possível revisão do plano de manejo. Para alguma aplicação futura, espera-se utilizar esta metodologia em uma série temporal com maior resolução espacial.pt
dc.description.abstractThe Mixed Coniferous-Broadleaf forest, mainly represented by the presence of Araucaria angustifolia, is highly important to the southern region of Brazil, the economic interest in this species led to a heavy exploration during the first half of the 20th century. The purpose of the Araucárias National Park is to preserve remnants of the forests with great presence of Araucaria angustifolia; therefore, the comprehension of the behavior of the phenological dynamic of the forest covers is a way of assisting the management and handling of these areas. Thereby, the goal is to apply a methodology based on harmonic analysis of EVI / MODIS time series to perform characterization and phenological mapping of the different vegetation covers present in Araucarias National Park; for that, it is intended to identify the medial values of EVI during the whole time series for different types of coverage of soil use and occupation, analyzing the relation between the phenological variations with precipitation data and maximum temperature, representing these variations of amplitude, phase and additive term for a complete series and individually for each year. Based on the HANTS algorithm, the harmonic analysis was applied to a time series of ten years, comprised between 2006 and 2015. Starting from this processing, images of the phase, amplitude and additive term were analyzed by means of four previously selected samples, representing the four main vegetation covers present in the park. In order to assist the visual interpretation of data, the images were converted from RGB to HLS. When all data was generated, it was possible to characterize how the variation in the value of vegetation indices happen throughout the year, as well as the time of the year when the biggest variations occur. Besides, it is possible to indicate the areas with significant changes in the use of soil, or changes caused by climatic events or by the vegetation own development. Through the data extracted with the harmonic analysis and the identification of the different phenologies, a classification was also generated on the time series, in order to identify the areas that still present remnants of Araucaria angustifolia predominantly.Ultimately, it is concluded that the application of a methodology based on the harmonic series enables a better comprehension of the forest covers present in this unity of conservation, generating useful information for the management and possible review of the management plan. For future application, the use of this methodology in a time series with greater spatial resolution is expected.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectVegetation Indicesen
dc.subjectFloresta ombrofilapt_BR
dc.subjectConservation Unityen
dc.subjectSanta Catarinapt_BR
dc.subjectHLSen
dc.subjectHANTSen
dc.titleCaracterização fenológica da vegetação por análise harmônica em séries temporais EVI/MODIS no Parque Nacional das Araucáriaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001062190pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2017pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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