Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Cechim Júnior, Clóvis
Orientador(a): Araki, Hideo, 1961-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sensoriamento remoto
Desmatamento - Paraná
Análise de séries temporais
Geodésia
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/97461
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Hideo Araki
id UFPR_92d07aa57ccafba16f53239dabc6947c
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/97461
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str
spelling Macedo, Rodrigo de Campos, 1978-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências GeodésicasAraki, Hideo, 1961-Cechim Júnior, Clóvis2025-07-22T20:25:27Z2025-07-22T20:25:27Z2025https://hdl.handle.net/1884/97461Orientador: Prof. Dr. Hideo ArakiCoorientador: Prof. Dr. Rodrigo Campos MacedoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 26/02/2025Inclui referênciasResumo: Esta pesquisa teve como proposta o desenvolvivento de um algoritmo de detecção de mudança com uso de análise harmônica para indicar as áreas de ocorrência desflorestamento e a partir do uso de séries temporais de NDVI/Sentinel2, estimar a data de ocorrência de desflorestamento, sendo utilizada a plataforma Google Earth Engine (GEE). O Mapeamento florestal de referência foi gerado para o ano de 2016, período que se iniciou a disponibilização das imagens Sentinel-2, a plataforma GEE foi usada para calcular os índices de vegetação e de fração espectral com análise de mistura espectral sendo foi definido 10 regiões espectrais para a classificação supervisionada com uso de regiões fitoecológicas e as mesorregiões do estado do Paraná. A acurácia obtida no mapeamento com o método híbrido resultou em 0,94 de Índice Kappa (IK) e 96% de Exatidão Global (EG). Este mapeamento florestal foi utilizado como referência para gerar as detecções de mudança somente dentro destes fragmentos para o ano de 2023, para validar as detecções obtidas foi utilizado dados de desflorestamento do MapBiomas, imagens Sentinel-2 e Planet, obteve-se uma EG de 98,6%. Como conclusões, verificou-se que a metodologia proposta para geração do mapeamento de floresta nativa e detecção de desflorestamento foi eficiente para ser utilizada em escala estadual e municipal sendo possível gerar detecção e identificação de desflorestamento em áreas mínimas de 100m2 o que corresponde a um pixel de 10m de resolução espacialAbstract: This research proposed the development of a change detection algorithm was developed using harmonic analysis to indicate the areas of deforestation occurrence and from the use of NDVI/Sentinel2 time series, estimate the date of deforestation occurrence, using the Google Earth Engine (GEE) platform. The reference forest mapping was generated for the year 2016, the period when the Sentinel-2 images began to be available, the GEE platform was used to calculate the vegetation and spectral fraction indices with spectral mixture analysis, and 10 spectral regions were defined for supervised classification using phytoecological regions and the mesoregions of the state of Paraná. The accuracy obtained in the mapping with the hybrid method resulted in 0.94 Kappa Index (KI) and 96% Overall Accuracy (OA). This forest mapping was used as a reference to generate the detections of change only within these fragments for the year 2023, to validate the detections obtained, deforestation data from MapBiomas, Sentinel-2 and Planet images were used, a OA of 98.6% was obtained. In conclusion, it was found that the methodology proposed for generating native forest mapping and deforestation detection was efficient to be used at state and municipal scales, being possible to generate detections and identifications of deforestation in minimum areas of 100m2, which corresponds to a pixel of 10m spatial resolution1 recurso online : PDF.application/pdfSensoriamento remotoDesmatamento - ParanáAnálise de séries temporaisGeodésiaProposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paranáinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - T - CLOVIS CECHIM JUNIOR.pdfapplication/pdf13086934https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/97461/1/R%20-%20T%20-%20CLOVIS%20CECHIM%20JUNIOR.pdfa05ccf0788a4436b3f01e2a3bc2f23b1MD51open access1884/974612025-07-22 17:25:27.894open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/97461Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082025-07-22T20:25:27Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
title Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
spellingShingle Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
Cechim Júnior, Clóvis
Sensoriamento remoto
Desmatamento - Paraná
Análise de séries temporais
Geodésia
title_short Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
title_full Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
title_fullStr Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
title_full_unstemmed Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
title_sort Proposição de metodologia para detecção de desmatamento no Estado do Paraná
author Cechim Júnior, Clóvis
author_facet Cechim Júnior, Clóvis
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Macedo, Rodrigo de Campos, 1978-
Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Araki, Hideo, 1961-
dc.contributor.author.fl_str_mv Cechim Júnior, Clóvis
contributor_str_mv Araki, Hideo, 1961-
dc.subject.por.fl_str_mv Sensoriamento remoto
Desmatamento - Paraná
Análise de séries temporais
Geodésia
topic Sensoriamento remoto
Desmatamento - Paraná
Análise de séries temporais
Geodésia
description Orientador: Prof. Dr. Hideo Araki
publishDate 2025
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2025-07-22T20:25:27Z
dc.date.available.fl_str_mv 2025-07-22T20:25:27Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2025
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/97461
url https://hdl.handle.net/1884/97461
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 1 recurso online : PDF.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/97461/1/R%20-%20T%20-%20CLOVIS%20CECHIM%20JUNIOR.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv a05ccf0788a4436b3f01e2a3bc2f23b1
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv informacaodigital@ufpr.br
_version_ 1847526092758319104

Registros relacionados