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Modelos de clasificación para detección del cambio de uso de la tierra en la Amazonia Peruana
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/69168
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Dalla Corte, Ana Paula, 1980- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rosot, Nelson C., 1953- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Araki, Hideo, 1961- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal | - |
| Autor(es): dc.creator | Llanos, Ethel Rubin de Celis, 1975- | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2021-03-09T21:13:30Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2021-03-09T21:13:30Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-03 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-03 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/69168 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/69168 | - |
| Descrição: dc.description | Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte | - |
| Descrição: dc.description | Coorientadores: Prof. Dr. Nelson Carlos Rosot e Prof. Dr. Hideo Araki | - |
| Descrição: dc.description | Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 19/12/2019 | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências: p. 128-136 | - |
| Descrição: dc.description | Área de concentração: Manejo Florestal | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: A área de estudo da presente investigação foi o distrito de Nueva Requena, localizado na província de Coronel Portillo, no departamento de Ucayali, Peru. O distrito de Nueva Requena, bem como diferentes áreas da bacia amazônica, atualmente enfrenta uma mudança alarmante na cobertura florestal e no uso da terra, gerando mudanças significativas nos processos ambientais. Nesse contexto, é necessário implementar um sistema de monitoramento que utilize modelos de classificação supervisionados capazes de proporcionar informações de qualidade e confiáveis sobre a mudança no uso da terra. Nesta pesquisa foram utilizadas imagens passivas de satélite Sentinel-2A, imagens ativas do Sentinel-1A e a fusão de ambas, e foram aplicados dois algoritmos: Support Vector Machine (SVM) no módulo de Análise de Objetos e o algoritmo Boosting ou árvores de decisão. Foram realizadas 83 classificações supervisionadas com os referidos algoritmos, e foi selecionado o modelo mais apropriado para determinar a mudança no uso da terra. O melhor modelo de classificação foi o denominado como C6C7, gerado com imagens de satélite passivas Sentinel-2A. Os algoritmos foram executados separadamente e, em seguida, foi executada a álgebra de mapa para gerar a mudança no uso da terra; a classificação supervisionada C6 foi realizada com o algoritmo boosting com partição de amostra em 80% de treinamento e 20% de teste para três bandas espectrais do ano de 2016, e a classificação supervisionada C7 com o algoritmo Support Vector Machine (SVM) sendo as entradas as medianas das três bandas do ano de 2018. Este modelo apresentou o menor erro de classificação, de 22,7%, sendo que a validação foi realizada com imagens de alta resolução PeruSat- 1 para o ano de 2018 e imagens do Google Earth para o ano de 2016, fornecendo um índice Kappa de 0,607 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 86,10% para o ano de 2016 e o índice Kappa de 0,560 e a porcentagem corretamente classificada (PCC) de 82,30 % para o ano de 2018, demonstrando concordância considerável e moderada, respectivamente. Palavras-chave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árvores de decisão). | - |
| Descrição: dc.description | Abstract: The area of study of the present investigation was the Nueva Requena district, located in the province of Coronel Portillo, in the department of Ucayali, Peru. The Nueva Requena district, as well as different areas of the Amazon basin, currently faces an alarming change in forest cover and land use, generating significant changes in environmental processes. In this context, it is necessary to implement a monitoring system that uses supervised classification models capable of providing quality and reliable information on land use change. In this research, passive satellite images Sentinel-2A, active images from Sentinel-1A and the fusion of both were used, and two algorithms were applied: Support Vector Machine (SVM) in the Object Analysis module and the Boosting algorithm or decision trees. 83 supervised classifications were carried out with the referred algorithms, and the most appropriate model was selected to determine the change in land use. The best classification model was named C6C7, generated with passive satellite images Sentinel-2A. The algorithms were run separately and then map algebra was performed to generate the change in land use; the supervised classification C6 was performed with the boosting algorithm with sample partition at 80% training and 20% testing for three spectral bands in the year 2016, and the supervised classification C7 with the Support Vector Machine (SVM) algorithm being the inputs the medians of the three bands of the year 2018. This model had the lowest classification error, of 22.7%, and the validation was performed with high resolution images PeruSat- 1 for the year 2018 and images from Google Earth for the year 2016, providing a Kappa index of 0.607 and the correctly classified percentage (PCC) of 86.10% for the year 2016 and the Kappa index of 0.560 and the correctly classified percentage (PCC) of 82.30% for the year 2018, showing considerable and moderate agreement, respectively. Key words: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (decision trees). | - |
| Descrição: dc.description | RESUMEN: El área de estudio de la presente investigación fue el distrito de Nueva Requena, ubicado en la provincia de Coronel Portillo, en el departamento de Ucayali, Perú. El distrito de Nueva Requena, así como diferentes áreas de la cuenca del Amazonas, actualmente enfrenta un cambio alarmante en la cubierta forestal y el uso de la tierra, generando cambios significativos en los procesos ambientales. En este contexto, es necesario implementar un sistema de monitoreo que utilice modelos de clasificación supervisados capaces de proporcionar información confiable y de calidad sobre el cambio de uso del suelo. En esta investigación, se utilizaron imágenes pasivas del satélite Sentinel-2A, imágenes activas de Sentinel-1A y la fusión de ambas, y se aplicaron dos algoritmos: Support Vector Machine (SVM) en el módulo Object Analysis y el algoritmo Boosting o árboles de decisión. Se realizaron 83 clasificaciones supervisadas con los algoritmos mencionados, y se seleccionó el modelo más apropiado para determinar el cambio en el uso del suelo. El mejor modelo de clasificación se denominó C6C7, generado con imágenes satelitales pasivas Sentinel-2A. Los algoritmos se ejecutaron por separado y luego se realizó el álgebra de mapas para generar el cambio en el uso de la tierra; la clasificación supervisada C6 se realizó con el algoritmo de refuerzo con partición de muestra al 80% de entrenamiento y 20% de pruebas para tres bandas espectrales en el año 2016, y la clasificación supervisada C7 con el algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM) como entradas las medianas de las tres bandas del año 2018. Este modelo tuvo el error de clasificación más bajo, del 22.7%, y la validación se realizó con imágenes de alta resolución PeruSat-1 para el año 2018 e imágenes de Google Earth para el año 2016, proporcionando un índice Kappa de 0.607 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 86.10% para el año 2016 y el índice Kappa de 0.560 y el porcentaje correctamente clasificado (PCC) de 82.30% para el año 2018, mostrando un acuerdo considerable y moderado, respectivamente. Palabras-clave: Sentinel. PERUSAT-1. Support Vector Machine (SVM). Boosting (árboles de decisión). | - |
| Formato: dc.format | 153 p. : il. (algumas color.). | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Florestas - Peru | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mapeamento florestal - Peru | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Recursos Florestais e Engenharia Florestal | - |
| Título: dc.title | Modelos de clasificación para detección del cambio de uso de la tierra en la Amazonia Peruana | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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