@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/rep/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Qbqwi",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "07 dez. 2019"
}