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首页> 外文期刊>Revista Brasileira de Geofisica >Identifica??o regional da Floresta Estacional Decidual na bacia do Rio Paran? a partir da análise multitemporal de imagens MODIS
【24h】

Identifica??o regional da Floresta Estacional Decidual na bacia do Rio Paran? a partir da análise multitemporal de imagens MODIS

机译：巴拉那河流域的落叶季节性森林的区域识别？从MODIS图像的多时间分析中

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A bacia hidrográfica do rio Paran? possui um dos maiores fragmentos da Floresta Estacional Decidual no Brasil, também chamada de Mata Seca. Esse tipo de vegeta??o apresenta-se bastante fragmentada principalmente pela explora??o seletiva de madeira e amplia??o de áreas destinadas à pastagem, o que torna necessário estudos para compreens?o de sua dinamica e manuten??o de sua diversidade, cuja flora é muitas vezes endêmica. Nesse sentido, o presente trabalho teve como objetivo definir um método de identifica??o regional da Mata Seca na bacia hidrográfica do rio Paran?. Devido ao comportamento sazonal desse tipo de vegeta??o foi utilizada na sua detec??o uma seqüência temporal de imagens do índice NDVI do sensor MODIS. A metodologia pode ser subdividida nas seguintes etapas: (a) confec??o de um cubo 3D relativo à série de imagens temporais do índice NVDI, (b) tratamento do ruído presente no espectro do NDVI multitemporal utilizando o método Minimum Noise Fraction (MNF) e (c) análise do espectro do NDVI multitemporal com a formula??o de um índice com o propósito de real?ar a presen?a da Mata Seca. A Mata Seca apresenta um comportamento espectral do NDVI multitemporal típico com os valores mais altos na época de chuva e mais baixos na época de estiagem, diferenciando-se dos demais tipos de vegeta??o. O método de detec??o de mudan?a pela subtra??o permitiu real?ara a localiza??o da ocorrência de Mata Seca. Desta forma, a metodologia adotada mostrou-se eficaz para a delimita??o regional da Mata Seca.
机译：帕兰河的分水岭？它拥有巴西落叶季节性森林最大的碎片之一，也称为Mata Seca。这类植被非常零散，主要是由于对木材的选择性开采和发源于牧场的区域的扩大，这使得有必要进行研究以了解其动态和维护方式。它的多样性，其菌群通常是地方性的。从这个意义上讲，本工作旨在确定一种在帕拉纳河水文盆地中的Mata Seca区域识别的方法。由于这类植被的季节性行为，在检测中使用了来自MODIS传感器的NDVI索引的时间序列图像。该方法可以细分为以下步骤：（a）制作与NVDI索引的一系列时间图像有关的3D立方体，（b）使用最小噪声比（MNF方法）处理多时相NDVI频谱中存在的噪声）和（c）分析多时相NDVI的光谱，并制定指标以增强Mata Seca的存在。马塔塞卡（Mata Seca）呈现出典型的多时相NDVI的光谱行为，在雨季最高，而在旱季最低，与其他类型的植被不同。通过减法检测变化的方法允许实现Mata Seca发生的位置。因此，事实证明，所采用的方法对于马塔塞卡的区域划界是有效的。

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