Informações
Título
Sensoriamento remoto aplicado ao mapeamento da cobertura do solo de uma bacia hidrográfica
Resumo
Modelos de precipitação-escoamento são usados para alcançar uma melhor compreensão da fase terrestre do ciclo hidrológico. Esta tese se concentra em um banco de dados relativamente recente, abordando o fornecimento (informações de cobertura de Mead para modelos de precipitação-nmoff de imagens de sensoriamento remoto no contexto do planejamento de ocupação de mil de uma bacia hidrográfica. O mapeamento da cobertura do solo de uma bacia hidrográfica foi analisado por meio de técnicas de classificação digital de imagem de satélite, incluindo o método de máxima verossimilhança e o método de classificação de textura Neighbor vying Gray-Level Dependence Matrix (NGLON). O estudo de caso foi desenvolvido para a bacia hidrográfica dos rios Sarapul e Iguana por meio do uso de uma imagem Landsat5-TM, datada de 27 de janeiro de 1994. Os resultados indicam a possibilidade de ter uma boa classificação digital da cobertura do solo usando o método de máxima verossimilhança aplicado ao modelo de precipitação-escoamento, respeitando um procedimento adequado para análise de imagens de satélite. Além disso, o método de classificação de textura também foi examinado. Os resultados, embora não levem a uma melhoria no nível de classificação para mapeamento da cobertura do solo, sugerem que a abordagem de classificação de textura deve ser melhor explorada.
Abstract
Rainfall-runoff models are used to achieve a better understanding of the land phase of the hydrological cycle. This thesis focuses on a relatively recent database, addressing the supply (Mead cover information to rainfall-nmoff models from remotely sensed imagery in the context of mil occupation planning of a watershed. The soil cover mapping of a watershed was analyzed through digital classification techniques of satellite image, including the maximum likelihood method and the Neighbor vying Gray-Level Dependence Matrix (NGLON) method of texture classification. The study case was developed for the Sarapul and Iguana rivers watershed through the use of a Landsat5-TM image, dated tune 27,1994. The results indicate the possibility of having a good soil cover digital classification using the maximum likelihood method applied to rainfall-runoff model, respected an adequate procedure for analyzing satellite imagery. Additionally, the texture classification method was also examined. The results, although they do not lead to an improvement in the classification level for soil cover mapping, suggest that the texture classification approach descryes to be better explored.
Autor
Glória Figueiredo de Abreu
Orientador
Otto Corrêa Rotunno Filho
Coorientador
Paulo Canedo Magalhães
Palavras-chave
Bacia hidrográfica | Modelagem hidrológica | Sensoriamento remoto | Classificação de imagem | Geoestatística | Textura
Data de publicação
março 1, 2000