23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE O DESEMPENHO DOS ALGORITMOS BFAST E DBEST PARA DETECÇAO DE MUDANÇAS DE REGIME, UTILIZANDO IMAGENS MODIS/NDVI

Resumo

Diante da crescente necessidade de mitigar os impactos ambientais causados pelo usos antrópico, reduzir as emissões de gases de efeito estufa, recuperar áreas degradadas e, em contrapartida, aumentar a produção de alimentos, faz-se necessário o constante monitoramento do uso e transformações da superfície terrestre. Séries temporais de dados de sensoriamento remoto são fundamentais para acompanhar as mudanças ocorridas na superfície ao longo do tempo e em largas escalas, e são necessários métodos automatizados para acompanhar as diferentes mudanças de uso da da terra. Neste estudo foram avaliados a eficiência de dois desses métodos, BFAST (Breaks For Additive Seasonal and Trend) e o DBEST (Detecting Breakpoints and Estimating Segments in Trend), em detectar diferentes mudanças de regime em séries temporais de NDVI/MODIS. Os resultados sugerem que os métodos são eficazes em detectar mudanças de maior magnitude, como desmatamentos, e apresentam muita incertezas em mudanças de menor magnitude, como conversão de pastagem para soja ou soja para soja e milho. Sugere-se que novos estudos testando diferentes parâmetros dos métodos sejam conduzidos.

Palavras-chave

Algoritmos, BFAST, DBEST, mudanças de regime.

Área

Estatística Computacional

Autores

Ana Carolina do Couto Andrade, Claudinei Oliveira dos Santos, Leandro Leal Parente, Laerte Guimarães Ferreira