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Cartografia da paisagem natural do Parque Natural de Montesinho por Sensoriamento Remoto
| datacite.subject.fos | Ciências Naturais::Ciências da Terra e do Ambiente | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Castro, José | |
| dc.contributor.advisor | Couto, Edivando Vitor do | |
| dc.contributor.author | Magnoni, Pedro Henrique Jandreice | |
| dc.date.accessioned | 2017-08-03T09:12:41Z | |
| dc.date.available | 2017-08-03T09:12:41Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.date.submitted | 2017 | |
| dc.description | Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná | |
| dc.description.abstract | Visando a utilização do sensoriamento remoto na monitorização de ecossistemas de elevado valor conservacionista, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver uma metodologia capaz de identificar de forma expedita a ocorrência dos carvalhais da Quercus pyrenaica Willd., espécie de valor ecológico alto no Parque Natural de Montesinho (PNM), localizado na região nordeste de Portugal, através de ferramentas do sensoriamento remoto e utilização de sistemas de informação geográficas livres. Com base em informação espectral de diferentes composições de bandas de uma imagem Landsat 5 Thematic Mapper (TM), foram aplicadas classificações não-supervisadas mediante o SPRING para diferentes índices de similaridade no processo de segmentação da imagem. Com a utilização do QGIS, as classificações foram comparadas com a cartografia de referência para determinar as classes que melhor representaram o carvalhal, e foi verificado que o índice de similaridade 8, com a inserção de todas as bandas espectrais, foi aquela que melhor reconheceu a assinatura espectral do carvalhal no parque. A partir dessas classes, foram extraídas regiões potencias para a tomada de amostras para aplicação de um classificador supervisado que possibilitou a elaboração de um mapa temático das áreas de carvalhal no PNM. Mediante uma verificação no terreno, alguns resultados interessantes como a discriminação do carvalho em diferentes estágios de seu crescimento vegetal e abundância associado a outras espécies, mostram a capacidade de detecção da assinatura espectral do carvalhal da metodologia aplicada. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Aiming the use of remote sensing in the monitoring of high conservation value ecosystems, the present work aimed a methodology able to identify the occurrence of the of the Quercus pyrenaica Willd., a specie of high ecological value in the Natural Park Of Montesinho, located in the northeast region of Portugal, through remote sensing tools and the use of free geographical information systems. Based on spectral information from different band compositions in Landsat 5 Thematic Mapper (TM) images, non-supervised classifications were applied using SPRING by different similarity indexes in the image segmentation process. Using the QGIS, the classifications were compared with the reference cartography to determine the most representative classes of the Quercus pyrenaica Willd., verifying that the classifications performed for the similarity 8 index with all image spectral bands was the one that best recognized the oaks spectral signature. From these classes, potential regions were extracted for the sampling and application of a supervised classifier that enabled the thematic map of the oak areas in the PNM. By field verification, interesting results such as the discrimination of the oak at different plant growth stages and abundance associated with other species, showed the ability of oak spectral signature detection by the applied methodology. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 201722542 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/14405 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Quercus pyrenaica Willd | pt_PT |
| dc.subject | SPRING | pt_PT |
| dc.subject | QGIS | pt_PT |
| dc.subject | ISOSEG | pt_PT |
| dc.subject | MAXVER | pt_PT |
| dc.title | Cartografia da paisagem natural do Parque Natural de Montesinho por Sensoriamento Remoto | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Tecnologia Ambiental | pt_PT |