Uso Da Geotecnologia Para Análise Temporal Da Cobertura Florestal

Abstract

USO DA GEOTECNOLOGIA PARA ANÁLISE TEMPORAL DA COBERTURA FLORESTAL RESUMO: As métricas de ecologia da paisagem associadas à mineração de dados podem ser utilizadas para aumentar o potencial de análise e aplicações de dados de sensoriamento remoto, tornando-se uma importante ferramenta para a tomada de decisão. Dessa forma, objetivou-se classificar e quantificar diferentes tipos de vegetação por meio de técnicas de mineração de dados e métricas de ecologia da paisagem em uma análise multitemporal (2001 e 2011), em São Luís do Paraitinga, São Paulo, Brasil. A análise de imagens orientada a objetos e o algoritmo de mineração de dados C4.5 foram utilizados para realizar a classificação automática, cuja precisão foi avaliada com o índice kappa e com as medidas de discordância de alocação e de quantidade, recentemente propostas na literatura. Foram classificadas quatro classes de uso e cobertura da terra, entre elas o Eucalipto cuja área aumentou de 4,4% para 8,6%. A classificação automática apresentou kappa de 0,79 e 0,8, erros de quantidade de 2% e 3,5% e alocação de 5,5% e 5% para 2001 e 2011, respectivamente. Conclui-se que o método de mineração de dados e as métricas de ecologia da paisagem foram eficientes na separação de classes de vegetação. GEOTECNOLOGY FOR FOREST COVER TEMPORAL ANALISYS ABSTRACT:The landscape ecology metrics associated with data mining can be used to increase the potential of remote sensing data analysis and applications, being an important tool for decision making. The present study aimed to use data mining techniques and landscape ecology metrics to classify and quantify different types of vegetation using a multitemporal analysis (2001 and 2011), in São Luís do Paraitinga city, São Paulo, Brazil. Object-based image analyses and the C4.5 data-mining algorithm were used for automated classification. Classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Four land use and land cover classes were mapped, including Eucalyptus plantations, whose area increased from 4.4% to 8.6%. The automatic classification showed a kappa index of 0.79 and 0.80, quantity disagreements of 2% e 3.5% and allocation measures of 5.5% and 5% for 2001 and 2011, respectively. We therefore concluded that the data mining method and landscape ecology metrics were efficient in separating vegetation classes.

Análise temporal do NDVI como ferramenta para o planejamento do ecoturismo na APA do Rio Pandeiros, norte de Minas Gerais

“…Apesar dos benefícios da vegetação, sobretudo a natural, o processo de antropização da paisagem tem se intensificado, o que gera ambientes pouco diversificados (Calegari et al, 2010;Saito et al, 2016) e com elevado risco de prejuízo aos componentes ambientais. No Brasil, dentre as principais causas da perda de biodiversidade, está a modificação dos habitats devido à conversão da paisagem natural para uma utilização agrícola (Roquette, 2018).…”

“…No Brasil, dentre as principais causas da perda de biodiversidade, está a modificação dos habitats devido à conversão da paisagem natural para uma utilização agrícola (Roquette, 2018). Para que tal cenário seja revertido, é fundamental o conhecimento acerca da cobertura vegetal e da estrutura da paisagem (Saito et al, 2016). Isso proporciona um melhor monitoramento do ambiente e um planejamento adequado para ações de melhoria das condições locais, o que inclui, por exemplo, os trabalhos de educação ambiental e aprimoramento do turismo sustentável e conservacionista (Mendes et al, 2016).…”

“…Uma das saídas das análises de dados orbitais obtidos por sensoriamento remoto é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), sendo importante para avaliar as características da vegetação para um local de interesse (Saito et al, 2016;Santos et al, 2017;Leite et al, 2018). Proposto por , ele é usado para uma infinidade de aplicações, dentre elas, na avaliação das atividades de mudança no ambiente natural, o que permite comparações temporais desses perfis, assim como aplicar técnicas de séries temporais para analisar a cobertura vegetal.…”

Dinâmica Do Uso Do Solo Na Apa Da Escarpa Devoniana E Seu Entorno

“…Perante isso, o sensoriamento remoto apresenta-se como ferramenta essencial para resgatar e registrar o uso do solo, no decorrer do tempo, sob a superfície terrestre de determinada região, valendo-se de imagens em nível orbital para a detecção, mapeamento e quantificação de seus objetos (SAITO et al, 2016). Desse modo, é crescente o uso do mapeamento do uso e cobertura do solo em Unidades de Conservação para estudo e compreensão de impactos em áreas protegidas, bem como para constituir-se de subsídio em políticas públicas (SOUSA et al, 2016).…”

Data Mining Using NDVI Time Series Applied to Change Detection

“…In this context, monitoring and mapping is crucial to understand vegetation and structural changes [4] and their variations over time. Thus, many studies have used remote sensing techniques to extract information for the analysis of temporal series through the mining of spatial and spectral data for change detection [5].…”