@MastersThesis{Bispo:2007:DaGeCo,
author = "Bispo, Polyanna da Concei{\c{c}}{\~a}o",
title = "Dados geomorfom{\'e}tricos como subs{\'{\i}}dio ao mapeamento
da vegeta{\c{c}}{\~a}o",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2007",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2007-03-19",
keywords = "vegeta{\c{c}}{\~a}o, modelo digital de eleva{\c{c}}{\~a}o,
an{\'a}lises discriminantes, topografia, sensoriamento remoto,
vegetation, digital elevation model, discriminant analysis,
topography, remote sensing.",
abstract = "O presente trabalho buscou avaliar o potencial das vari{\'a}veis
geomorfom{\'e}tricas extra{\'{\i}}das de dados SRTM (Shuttle
Radar Topographic Mission) para identifica{\c{c}}{\~a}o de tipos
vegetacionais de quatro {\'a}reas testes que representaram alguns
dos principais biomas brasileiros (Caatinga, Cerrado e Floresta
Amaz{\^o}nica). As an{\'a}lises reca{\'{\i}}ram sobre planos
de informa{\c{c}}{\~a}o correspondentes {\`a}s vari{\'a}veis
geomorfom{\'e}tricas e seu confronto com dados de mapeamento de
vegeta{\c{c}}{\~a}o existentes. Para isso foram utilizados dados
SRTM e dados vegetacionais j{\'a} publicados. As {\'a}reas
diferiram em termos do potencial de utiliza{\c{c}}{\~a}o dos
dados topogr{\'a}ficos para o mapeamento da
vegeta{\c{c}}{\~a}o, de acordo com a varia{\c{c}}{\~a}o das
condi{\c{c}}{\~o}es geomorfom{\'e}tricas e
diferencia{\c{c}}{\~a}o de escala e detalhamento dos mapas de
vegeta{\c{c}}{\~a}o refer{\^e}ncia. As an{\'a}lises indicaram,
em cada {\'a}rea de estudo, os grupos de classes que podem ser
separados mais facilmente em contraste a outros grupos que ocorrem
sob mesmas condi{\c{c}}{\~o}es topogr{\'a}ficas. As
vari{\'a}veis mais importantes na distin{\c{c}}{\~a}o entre os
tipos vegetacionais foram a eleva{\c{c}}{\~a}o, a curvatura
horizontal e a curvatura vertical. Apesar de os dados
geomorfom{\'e}tricos mostrarem potencial indicativo das classes
de vegeta{\c{c}}{\~a}o, estas puderam ser identificadas em um
n{\'{\i}}vel aqu{\'e}m do detalhamento tem{\'a}tico da maioria
dos mapas em fun{\c{c}}{\~a}o da co-ocorr{\^e}ncia de classes
com semelhantes estruturas vegetacionais. Assim, com base nas
an{\'a}lises discriminantes foi poss{\'{\i}}vel se mapear a
vegeta{\c{c}}{\~a}o experimentalmente at{\'e} o n{\'{\i}}vel
de subfisionomias. Os melhores resultados encontrados foram para a
RPPNSA e para o PNCA, sendo bem mapeadas tamb{\'e}m as
subfisionomias deste {\'u}ltimo. O PNB apresentou o pior
resultado no n{\'{\i}}vel de fitofisionomia, enquanto as
subfisionomias testadas apresentaram resultados
satisfat{\'o}rios. Assim o procedimento empregado partindo-se das
an{\'a}lises discriminantes com vari{\'a}veis
geomorfom{\'e}tricas pode subsidiar o mapeamento da
vegeta{\c{c}}{\~a}o. ABSTRACT: The potentials of geomorphometric
variables derived from SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission)
for the mapping of vegetation types were investigated. Four
published vegetation maps for study areas inside three Brazilian
biomes (Amazonian forest, Savanna and Steppe) served as reference
for testing the discriminatory potential of the geomorphometric
variables. The study sites differed in the feasibility of applying
topographic data to vegetation mapping according to the variation
of geomorphometric conditions and vegetation reference mapping
scale and detail level. The analysis indicated the vegetation
class groups prone to classification in contrast to groups
occurring in similar topographic conditions. The variables that
presented strongest relationships with the vegetation classes were
elevation, horizontal and vertical curvature. Although
geomorphometric data had shown potential for discriminating
vegetation classes, the achieved classification could not reach
the thematic detail level of the reference maps due to
co-occurrence of classes with similar vegetational structures.
Based on discriminant analysis, it was possible to experimentally
map to the sub-phytophysiognomic level. The best results were
found for the RPPNSA and PNCA sites, and the sub-physiognomies of
the latter. PNB site showed the worst results at the
phytophysiognomy level, while its tested sub-physiognomies
performed satisfactorily. It was found that discriminant analysis
of geomorphometric data could subsidy vegetation mapping.",
committee = "Shimabukuro, Yosio Edemir (presidente) and Valeriano, M{\'a}rcio
de Morisson (orientador) and Kuplich, Tatiana Mora (orientadora)
and Renn{\'o}, Camilo Daleles and Nelson, Bruce Walker",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Geomorphometric data as subsidy for vegetation mapping",
language = "pt",
pages = "128",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Qbqwi",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Qbqwi",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "04 jul. 2025"
}