Análise de inundações e classificação da cobertura vegetal no bioma amazônico usando séries temporais sentinel-1 SAR e técnicas de deep learning

Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2022.Os recursos hídricos e os estudos fenológicos florestais são extremamente importantes para a compreensão de diversos fenômenos naturais como as mudanças climáticas, dinâmica hidrogeomorfológica, condicionamento ambiental e gestão dos recursos. Inserida na dinâmica hídrica, estão presentes as áres inundáveis que estão intrinsecamente ligadas à manuntenção da biota e da fauna nos biomas brasileiros. Nesse contexto, os produtos derivados de sensoriamento remoto têm sido bastante utilizados para a análise e monitoramento de áreas inundáveis, mapeamento de uso e ocupação da terra e dinâmica fenológica devido à sua importância ambiental. As imagens de radar de abertura sintética (SAR) são produtos potenciais por não apresentar interferências atmosféricas, entretanto, necessitam de diversos tratamentos iniciais, definidos de pré-processamento para assim ser possível obter uma melhor extração de informações de uma determinada área. Nesse sentido, essa pesquisa teve como objetivo aplicar as técnicas de deep learning utilizando algoritmos de processamento de séries temporais de imagens de satélite baseados em redes neurais para extração e identificação de áreas inundáveis, corpos hídricos e fenologias florestais em áreas de cerrado, floresta amazônica, mangues, cultivos agrícolas e várzea. O presente estudo foi dividido em três capítulos principais: (a) análises métricas e estatísticas de filtragens espaciais em imagem Sentinel-1 SAR da Amazônia Central, Brasil; (b) análise de série temporal Sentinel-1 SAR em inundações na Amazônia Central; e (c) classificação fenológica de floresta, mangues, cerrado e vegetação alagada do bioma Amazônia por meio de comparação dos modelos LSTM, Bi-LSTM, GRU, Bi-GRU e modelos de aprendizagem de máquina baseados em séries temporais do satélite Sentinel-1. As etapas metodológicas foram distintas para cada capítulo e todos apresentaram precisão e altos valores métricos para mensuração e análise dos corpos hídricos, inundação e fenologias florestais. Dentre os métodos de filtragem analisados na imagem SAR, o filtro Lee com janela 3 × 3 apresentou os melhores desempenhos na redução do ruído speckle (MSE igual a 1,88 e MAE igual a 1,638) e baixo valor de distorção de contraste na polarização VH. Entretanto, para a polarização VV, mensuraram-se diferentes resultados para análise da redução do ruído speckle, onde o filtro Frost com janela 3 × 3 apresentou o melhor desempenho, com baixo valor para as métricas em geral (MSE igual a 1,2 e MAE igual a 6,28) e também um baixo valor de distorção de contraste. Por apresentar os melhores valores estatísticos, o filtro de mediana com janela 11 × 11 nas polarizações VH e VV pode ser utilizado como uma técnica de filtragem alternativa na imagem Sentinel-1 nas duas polarizações. As áreas de inundação mensuradas nas polarizações VH e VV apresentaram uma forte correlação e sem significância estatística entre as amostras, presumindo que se pode utilizar as duas polarizações para obtenção do pulso de inundação e mapeamento da dinâmica das áreas inundáveis na região. Pelo fato de não haver imagens Sentinel-1 anteriores ao ano de 2016, quando os eventos extremos de LMEO foram superiores a 100%, não foi possível delimitar a LMEO por meio de dados SAR. Algumas áreas ao longo da costa e rios apresentam assinaturas temporais de retroespalhamento que evidenciam transições entre ambientes terrestres e áreas cobertas por água. A variação temporal do retroespalhamento de valores mais altos para mais baixos indica erosão e inundação progressiva, enquanto o inverso indica aumento terrestre. O modelo Bi-GRU apresentou a maior acurácia geral, precisão, recall e F-score tanto na polarização individual como na polarização combinada VV+VH. A combinação entre as polarizações forneceu os melhores resultados na classificação e a polarização VH obteve melhores resultados quando comparado à polarização VV. O presente estudo atestou o procedimento metodológico adequado para mensurar as áreas de corpos hídricos e seu pulso de inundação como também obteve a classificação de fenologias com alta precisão na Amazônia Central por meio de deep learning advindas de série temporal de imagens Sentinel-1 SAR.Water resources and forest phenological studies are extremely important for the understanding of various natural phenomena, such as climate variation, hydrogeomorphological dynamics, environmental conditioning, and resource management. In this context, products derived from remote sensing have been widely used for the analysis and monitoring of flooding areas, land use and occupation mapping, and phenological dynamics due to their environmental importance. Synthetic aperture radar (SAR) images are potential products as they do not present atmospheric interference, however, they require several initial treatments, defined as pre-processing, so that it is possible to obtain a better extraction of information from a certain area. In this sense, this research aimed to apply deep learning techniques using algorithms based on neural networks for the extraction and identification of flooding areas, water bodies, and forest phenologies such as cerrado, Amazon forest, mangroves, agricultural crops, and floodplain through time series of remote sensing images. This study was divided into three main chapters: (a) metric and statistical analysis of spatial filtering in Sentinel-1 SAR images of Central Amazonia, Brazil; (b) Sentinel-1 SAR time series analysis in flooding areas of Central Amazon; and (c) phenological classification of forest, mangroves, savannas, and two flooded vegetation of the Amazon biome by comparing LSTM, Bi-LSTM, GRU, Bi-GRU, and machine learning models from Sentinel-1 time series. The methodological steps were different for each chapter and all presented precision and high metric values for measurement and analysis of water bodies, flooding and forest phenologies. Among the filtering methods analyzed in the SAR image, the Lee filter with 3 × 3 window presented the best performance in reducing speckle noise (MSE of 1.88 and MAE of 1.638) and low value of contrast distortion in the VH polarization. However, for the VV polarization, different results were measured for the analysis of the sepeckle noise reduction, where the Frost filter with 3 × 3 window presented the best performance, with a low value for the metrics in general (MSE of 1.2 and MAE of 6.28) and also a low contrast distortion value. Statistical values derived from the median filter with 11 × 11 window in the VH and VV polarizations can be used as an alternative filtering technique in the Sentinel-1 SAR image in both polarizations. The flooding areas measured in the VH and VV polarizations showed a strong correlation and no statistical significance between the samples, assuming that both polarizations can be used to obtain the flood pulse and mapping the dynamics of the flooded areas in the region. Because there are no Sentinel1 SAR images prior to 2016 when extreme LMEO events were greater than 100%, it was not possible to delimit the LMEO through SAR data. Some areas along the coast and rivers show temporal backscatter signatures with transitions between terrestrial environments and areas covered by water. The temporal variation of backscatter from higher to lower values indicates erosion and progressive flooding, while the inverse indicates terrestrial increase. The Bi-GRU model showed the highest overall accuracy, precision, recall, and F-score in both separate polarization and combined VV+VH polarization. The combination between the polarizations provided the best results in the classification and the VH polarization obtained better results when compared to the VV polarization. This study attested an adequate methodological procedure to measure the areas of water bodies and their flood pulse, as well as obtaining the classification of phenologies with high precision in the Central Amazon by means of deep learning applied to the time series of Sentinel-1 SAR images

Análisis comparativo entre las técnicas de teledetección para la medición de la vegetación en urban Alegre, ES

Objetivou-se com este estudo, comparar os resultados obtidos por meio de técnicas de sensoriamento remoto orbital, no intuito de mensurar a vegetação arbórea no município de Alegre, ES. Utilizou-se uma imagem de alta resolução espacial do satélite GeoEye-1 e determinou-se a fotointerpretação da vegetação como técnica modelo a ser comparada perante os índices de vegetação NDVI, SAVI e classificadores de imagens por Distância Euclidiana e Isoseg. Os Índices de Vegetação e os classificadores foram fatiados em três classes; vegetação urbana, pastagem e áreas urbanas. Por meio da fotointerpretação a vegetação urbana foi mensurada em 68 ha. Já por meio do índice de vegetação SAVI com fator de ajuste L 0,25 obteve 66,46 ha, correspondendo a 11,73% do perímetro urbano, entretanto, o índice NDVI subestimou a vegetação urbana em 19,13 ha quando comparado à área mapeada com o SAVI 0,25. Para a região em estudo o índice SAVI com fator de ajuste ao solo 0,25 e o classificador Isoseg podem ser usados para substituir a fotointerpretação, pois apresentaram áreas de vegetação urbana mensurada com valores aproximados, além de serem menos onerosos para obtenção do mapeamento da vegetação.The objective of the study was to compare the results obtained by means of orbital remote sensing techniques, in order to measure the arboreal vegetation in municipality of Alegre, ES. A high spatial resolution image of the GeoEye-1 satellite was used and the vegetation photointerpretation was determined as a model technique to be compared to NDVI, SAVI vegetation indexes and Euclidian Distance and Isoseg image classifiers. The Vegetation Indexes and the classifiers were sliced into three classes; Urban vegetation, pasture and urban areas. Through the photointerpretation the urban vegetation was measured in 68 ha. However, the SAVI vegetation index with adjustment factor L 0.25 obtained 66.46 ha, corresponding to 11.73% of the urban perimeter, however, the NDVI index underestimated the urban vegetation by 19.13 ha when compared to the area Mapped with SAVI 0.25. For the study area, the SAVI index with soil adjustment factor 0.25 and the Isoseg classifier can be used to replace the photointerpretation, since they presented areas of urban vegetation measured with approximate values, besides being less expensive to obtain the mapping of the vegetation.El objetivo de este estudio fue comparar los resultados obtenidos por medio de técnicas de teledetección con el fin de medir la vegetación arbórea en la ciudad de Alegre, ES. Se utilizó una imagen de alta resolución espacial GeoEye-1 vía satélite y determinó la fotointerpretación de técnica de modelado de la vegetación que se compara con las imágenes de NDVI, SAVI y clasificadores de distancia euclídea y Isoseg. El índice de vegetación y clasificadores se cortaron en tres clases; la vegetación urbana, pastos y áreas urbanas. A través de la interpretación de fotografías vegetación urbana se midió en 68 ha. Ya través del índice de vegetación SAVI con factor de ajuste L obtenido 66,46 0,25 ha, que corresponde al 11,73% de la zona urbana, sin embargo, el índice NDVI subestimar la vegetación urbana en 19.13 ha, frente a la zona mapeada con el SAVI 0,25. Para la región en estudio el factor de ajuste del índice suelo SAVI 0,25 y clasificador Isoseg se pueden utilizar para reemplazar la interpretación de fotografías, como áreas presentados de la vegetación urbana medidos con valores aproximados, y son menos costosos de obtener el mapeo la vegetación

Novel liposomes for Alzheimers disease treatment

This work was supported by the strategic programme UID/BIA/04050/2019, funded by national funds through the FCT IP, and project FUN2CYT: Harnessing the potential for biomedical applications of pleiotropic cytokines LIF and oncostatin M (PTDC/BTM-MAT/30568/2017, POCI-01-0145-FEDER-030568) supported by POCI through FEDER and FCT IP.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Caracterização da dinâmica espectro temporal florestal e da cana-de-açucar no município de Itapemirim, ES

O propósito deste estudo foi analisar a dinâmica vegetal da floresta estacional submontana, floresta estacional semidecidual e cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) variedades RB 86-7515 e SP 83-3250 por meio do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada - NDVI para o período compreendido entre 1984 a 2011. A metodologia consistiu na obtenção das imagens por meio do catálogo eletrônico de imagens do INPE. Posteriormente as imagens passaram por um Processamento Digital de Imagem expresso na seguinte sequência metodológica: Mosaico, Registro, Correção atmosférica, transformação para reflectância bidirecional e imagens NDVI’s. Utilizou-se o teste não-paramétrico de Wilcoxon com P-value a 1% de probabilidade para distinguir se os valores médios de NDVI’s se diferiram estatisticamente em comparação aos valores médios da floresta semidecidual relacionados a submontana e dois talhões de cana-de-açúcar para a mesma variedade. Como resultados obteve-se que o maior valor de NDVI foi 0,92, sendo mensurado na floresta estacional submontana na imagem com data de 08/02/2010. A floresta estacional semidecidual apresentou o menor NDVI com valor de 0,43 na imagem com data de 13/05/1992. Embora, constatou-se um valor atípico de NDVI para vegetação densa, não foi encontrado sinal de desmatamento do bioma, os baixos valores de NDVI podem ser explicados pela presença intensa do fenômeno El Niño, pois este fenômeno proporcionou um período brusco de estiagem para os anos de 1991/1992 no Estado do Espírito Santo. Nas condições em que os estudos foram realizados, a análise dos resultados permitiu-se apresentar as seguintes conclusões, por meio do NDVI multitemporal foi possível discriminar a dinâmica da vegetação, ganho, perda de biomassa verde, manejo e o ciclo fenológico das duas variedades de cana-de-açúcar

Delimitation of flooded areas based on Sentinel-1 SAR data processed through machine learning

Delimitation of areas subject to flooding is crucial to understand water dynamics and fluvial changes. This study analyzed the potential of C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired by the Sentinel-1 satellite in 2017, 2018, and 2019 to delineate flooded areas in the Central Amazon. The images were processed by the Artificial Neural Network Multi-Layer Perceptron (ANN-MLP) and two K-Nearest Neighbor (KNN-7 and KNN-11) machine learning (ML) classifiers. Pre-processing of Single Look Complex (SLC) SAR images involved the following methodological steps: orbit-file application; radiometric calibration (σ0); Range-Doppler terrain correction; speckle noise filtering; and conversion of linear data to backscattering coefficients (units in dB). We applied the Lee filter, with a window size of 3x3, for speckle filtering. A set of 6000 randomly distributed samples for training (70%), validation (20%), and test (10%) was obtained based on visual interpretation of Sentinel-2 optical satellite image acquired in the same years of SAR images. We found the largest flooded areas in 2019 in the study area (municipality of Parintins and Urucará, Amazonas River, Brazil): 6244km2 by the ANN-MLP classifier; 6268km2 by KNN-7; and 6290km2 by KNN-11, while the smallest flooded areas were found in 2018: 5364km2 by ANN-MLP; 5412km2 by KNN-7; and 5535km2 by KNN-11. The three classifiers presented Kappa coefficients between 0.77 and 0.91. ANN-MLP showed the best accuracy. The presence of shadow effects in the SAR images increased the commission errors

USO DE GEOTECNOLOGIAS PARA MAPEAMENTO DE ÁREAS DE RISCO DE INUNDAÇÃO EM GUAÇUÍ, ES: UMA ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE DOIS MÉTODOS

O presente estudo teve como objetivo a comparação entre dois diferentes métodos para mapeamento de áreas susceptíveis a risco de inundação para o município de Guaçuí, no Estado do Espírito Santo. Para a elaboração do mapeamento, o primeiro método consistiu na coleta dos dados a partir de informações primárias obtidos em trabalho de campo, onde foi gerado o polígono com o GPS de navegação, representado e delimitando o local que a inundação alcançou no perímetro urbano; já o segundo método foi elaborado utilizando o modelo de Análise Hierárquica (AHP), proposto por Saaty (1977). O modelo foi elaborado no Software computacional ArcGIS 10, onde foi feito um segundo polígono de altíssimo risco de inundação para a área de estudo. O método obtido pela análise de campo apresentou uma área inundável equivalente a 137,79 ha, e o Modelo AHP apresentou uma área inundável de 188,78 ha, representando uma diferença de 51 ha ou 6,13% de área inundada. A superestimação encontrada pelo método AHP, quando comparado ao modelo desenvolvido pela realidade de Campo, representa pouca discrepância em relação à precisão do mapeamento das áreas de risco de inundação

Análise de técnicas de interpolação para espacialização da precipitação pluvial na bacia do rio Itapemirim (ES) Analysis of interpolation techniques for spatial rainfall distribution in river basin Itapemirim (ES)

Este trabalho teve como objetivo comparar o desempenho de cinco métodos de interpolação: inverso da distância ponderada (IDW), Krigagem esférico, natural vizinho, Spline regularizada e Topo to Raster. Para tanto, utilizaram-se dados de precipitação pluviométrica média mensal de um período de trinta anos (1972 a 2002), obtidas junto ao Sistema de Informações Hidrológicas (HidroWEB) da Agência Nacional de Águas (ANA), de estações localizadas dentro e fora da área da bacia hidrográfica do rio Itapemirim, sul do estado do Espírito Santo. Os resultados apontam que o interpolador de Krigagem esférica obteve o menor Erro Quadrado Médio (EQM), Percentual de Eficiência (EF%), Erro Médio Absoluto (MAE), Coeficiente de Determinação (r²) e Estimativa do Erro Padrão (EEP), seguido por IDW, Spline regularizada, natural vizinho e, por último, Topo to Raster. A diferença entre os valores observados e estimados pelo método Krigagem esférico foi muito menor do que para os outros quatro métodos, indicando ser esse o interpolador que representa melhor a distribuição espacial da precipitação pluvial média mensal para os dados em estudo. AbstractThis work had the main objective to compare the performance of five methods of interpolation’s style, inverse of the distance’s weight (IDW), round Krigagem, natural neighbor , regularized Spline and Top to rater. Therefore, average monthly rainfall in a period 30 years (1972 the 2002), together with the results of Sytem Hidrological Information ( Hidroweb) of National Water Agency (ANA) were used around and next of Itapemirim hidrological basin river, southern state of Espirito Santo. The results showed the round Krigagem the lowst Medin Square Mistake (EQM), Efficient percent (EF%), Absolute Medium Mistake (MAE), Determination modulus (r2) and Standard Estimation Mistake (EEP), followed to IDW, regulated Spline, neighbor natural and for last Top to rater. Nonetheless, the difference between the values was observed and estimated by round Krigagem. in fact it was less than the others four methods used, thus it is indeed that this method shows that the interpolation which represents the best distribution of monthly spatial pluvial rainfall to database

ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE TÉCNICAS DE FUSÃO DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL DO SATÉLITE QUICKBIRD

As imagens de satélite para estudos ambientais devem apresentar alta resolução espectral, radiométrica e espacial. A técnica que transforma imagens multiespectrais a partir da imagem pancromática em uma nova imagem com melhor resolução espacial é denominada fusão. Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho de quatro diferentes técnicas de fusão de imagens: transformação IHS, ESRI, SIMPLE-MEAN e BROVEY para análise ambiental e urbana na cidade de Vitória, ES. Foram geradas quatro imagens sintéticas por meio das técnicas de fusão com parâmetros de pesos referentes ao padrão adotado pelo aplicativo computacional ArcGIS 10.0. A partir das avaliações estatísticas, REMQ, DPID, BIAS, CC e DV, as técnicas ESRI e IHS apresentaram quantitativamente a melhor aplicabilidade para a fusão das imagens em estudo