标题：Bioestratigrafia e Inferências Paleoecológicas com Base em Nanofósseis Calcários Oligocênicos da Elevação Ceará (ODP Leg 154, Site 929A): Oceano Atlântico Equatorial
其他标题：Biostratigraphy and Paleoecological Inferences Based on Oligocene Calcareous Nannofossils from the Ceará Rise (ODP Leg 154, Site 929A): Equatorial Atlantic Ocean
摘要：Imagens orbitais da série Landsat têm sido sistematicamente empregadas no mapeamento de cobertura e uso da terra. Porém,algumas áreas, devido às características de relevo ou a forte influência antrópica, impõem dificuldades nesta caracterização. O maciço deUruburetama, no estado do Ceará, representa uma área com tais particularidades. Na tentativa de gerar melhores resultados na identificaçãoe delimitação das diferentes classes de cobertura e uso da terra no maciço, este trabalho compara imagens dos sensores orbitais OLI/Landsat-8 e MSI/Sentinel-2, a fim de definir qual produto pode ser melhor empregado em estudos desta finalidade. A metodologia partiuda obtenção de imagens orbitais da área, passando por etapas de pré-processamento, geração de NDVI, segmentação por crescimento deregiões, classificação supervisionada, validação da classificação e produção dos mapas temáticos. Os produtos NDVI apresentaram correlaçãopositiva muito forte, evidenciando compatibilidade espectral entre os sensores. Na etapa de segmentação, percebeu-se a influênciada melhor resolução espacial do sensor MSI com a criação de quase oito vezes mais polígonos e uma área média correspondente a 12,5%a medida do sensor OLI. A classificação supervisionada utilizando o algoritmo Bhattacharya possibilitou mapear os dois produtos em seteclasses temáticas de cobertura e uso da terra do maciço de Uruburetama: Mata Úmida; Mata Seca; Caatinga Arbustiva Densa; CaatingaArbustiva Aberta; Urbano/Solo Exposto; Corpos D’água e Cultivos. A validação das classificações atestou a melhor acurácia do produtoMSI/Sentinel-2 por meio dos índices Kappa e exatidão global. Os resultados demonstram que a imagem MSI/Sentinel-2, devido a sua melhorresolução espacial, permite um maior detalhamento dos alvos, e maior acurácia na classificação, o que possibilita a sua aplicação emestudos com maiores escalas de análise. Por sua vez, a imagem OLI/Landsat-8, demonstrou ser mais adequada a estudos com menores níveisde detalhes, ou com alvos mais homogêneos.
其他摘要：Orbital images of the Landsat series have been systematically employed in the mapping of land cover and use. However, some areas,due to the relief characteristics or the strong antropic influence, impose difficulties in this characterization. The Uruburetama massif, in thestate of Ceará, represents an area with such peculiarities. This work compares images of the OLI / Landsat-8 and MSI / Sentinel-2 orbitalsensors in order to determine which product can best be used studies. The methodology was based on obtaining orbital images of the area,including pre-processing stages, NDVI generation, segmentation by region growth, supervised classification, classification validation andproduction of thematic maps. The NDVI products had very strong positive correlation, evidencing spectral compatibility among the sensors.In the segmentation stage, we noticed the influence of the best spatial resolution of the MSI sensor with the creation of almost eight timesmore polygons and a mean area corresponding to 12.5% the measurement of the OLI sensor. The supervised classification using the Bhattacharyaalgorithm allowed to map the two products in seven thematic classes of coverage and land use of the Uruburetama massif: MataHumid; Mata Seca; Dense Shrub Caatinga; Open Shrub Caatinga; Urban / Ground Exposure; Water Bodies and Crops. The validation ofthe classifications attested to the best accuracy of the MSI / Sentinel-2 product through the Kappa indices and global accuracy. The resultsdemonstrate that the MSI / Sentinel-2 image, due to its better spatial resolution, allows a greater detail of the targets, and a better accuracy inthe classification, which allows even its application in studies with larger scales of analysis. The OLI / Landsat-8 image, on the other hand,has been shown to be more suitable for studies with lower levels of detail, or with more homogeneous targets.
关键词：cobertura e uso da terra; NDVI; segmentação por regiões; classificação supervisionada
其他关键词：coverage and land use; NDVI; segmentation by regions; supervised classification
