Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra

Ruiz, Luis Fernando Chimelo; Caten, Alexandre ten; Dalmolin, Ricardo Simão Diniz Departamento de Ciências Biológicas e Veterinárias

doi:10.1590/s0103-84782014000600008

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“…A heterogeneidade espectral pode ser trabalhada utilizando a classificação por Árvore de Decisão -AD (Ruiz et al, 2014). O uso dessa técnica é recomendado devido à flexibilidade, simplicidade, intuitividade e cálculos eficientes (Vorovencii, 2015).…”

Section: Introductionunclassified

Evolução Espaço-Temporal do Risco de Degradação da Cobertura Vegetal de Petrolina-PE

Silva

Lopes

Moura

et al. 2019

Rev. bras. meteorol.

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Resumo A disponibilidade de imagens de satélites em diferentes resoluções espacial, temporal, radiométrica e espectral estão sendo empregadas para monitorar grandes áreas dos diversos biomas existentes no mundo. O monitoramento por imagens orbitais possibilita detectar, analisar e inferir sobre alterações da superfície da Terra provocadas por processos naturais ou antrópicos. Objetivou-se com o presente estudo monitorar e analisar a evolução espacial e temporal na ocupação e uso da terra no Município de Petrolina, Pernambuco, Brasil, utilizando-se dados de superfície e imagens do Landsat-8, para os anos de 2013 a 2015. Técnicas de sensoriamento remoto foram utilizadas para estimar o índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), albedo da superfície (α) e índice de Desvio Padrão Móvel (MDSI). A técnica de detecção de mudança e a classificação por árvore de decisão baseadas em regras predefinidas no NDVI, albedo e MDSI foram aplicadas para inferir sobre ocupação e uso da terra. Os resultados mostraram que os índices de vegetação e as técnicas de monitoramento da degradação e detecção de mudanças identificaram satisfatoriamente o comportamento da vegetação circundante no Município de Petrolina, destacando-se como indicadores de áreas em processo de degradação no semiárido. Conclui-se que a técnica de detecção de mudança e classificação por árvore de decisão foram eficientes na identificação de áreas antropizadas durante o período de estudo.

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Section: Introductionunclassified

Evolução Espaço-Temporal do Risco de Degradação da Cobertura Vegetal de Petrolina-PE

Silva

Lopes

Moura

et al. 2019

Rev. bras. meteorol.

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“…Para caracterização das áreas onde foi observada a queima, foi utilizada a técnica de mineração de dados a partir de árvore de decisão (AD), que se mostrou bastante eficaz, devido a sua praticidade, em vários estudos sobre classificação de dados relacionados à área de Sensoriamento Remoto (RUIZ et al, 2014). Sousa et al (2015) abordam que essa técnica consiste em um método de descobrimento de padrões de interesse a partir de um conjunto de dados, que foram organizados em uma estrutura hierárquica formada por regras de decisão.…”

Section: P R O C E S S E S D I S T R I B U T E D a C T I V Eunclassified

Caracterização De Cicatrizes De Queimadas Na Mesorregião Do Sertão Pernambucano a Partir De Imagens De Satélites

Júnior¹,

Nascimento²,

Lopes³

et al. 2019

Enci Bio

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The mesoregion of Sertão Pernambucano presents climatic conditions that directly affect agricultural production, since it presents a warm, dry climate and irregular rainfall regime. Due to these characteristics, the predominant biome of the region is the Caatinga, which has been suffering over the years with various anthropic actions, including besides deforestation, fires. In order to map and monitor the incidence of hot spots in this mesoregion during the ten year period (2010-2017), this article aims to identify and characterize the profile of these burn scars, aiming to follow the process of regeneration of the plant surface. Based on the results of the digital processing of the satellite images and the vector files of heat sources in the WEKA Data Mining Software, a correlation of 0.8153 was found when crossing the NDVI index data at the time of burning and after such event, where also, these areas susceptible to fire showed a direct link to precipitation prior to the burn event. Such pixels varied in a spectral range of NDVI between 0.25 and 0.44. When the natural recovery capacity of the vegetation in the field after the burn event was evaluated, the most important parameters were: precipitation and NDVI index, both after burning. From a correlation between these values of 0.7264, it was observed that such a process would only occur if two criteria were met: a critical precipitation of 32.25 mm and a posterior minimal NDVI index of 0.39.

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“…Esses polígonos de amostragem apresentaram proporções entre 7.500 e 22.500 pixels (0,15 a 0,45%) da área total da bacia hidrográfica para cada classe de cobertura. Esses valores de densidade de amostragem são compatíveis com aqueles reportados por RUIZ et al (2014).…”

Section: Pré-processamento E Geração Da Adunclassified

“…Nesse programa, foi utilizado o algoritmo J48 (HALL et al, 2009) para a geração dos modelos preditivos por AD. No processo de geração da AD, foram seguidas as recomendações de configuração propostas por RUIZ et al (2014). As áreas correspondentes às manchas urbanas foram suprimidas no estudo devido à pouca representatividade que se manteve constante ao longo dos anos.…”

Section: Pré-processamento E Geração Da Adunclassified

“…Exemplo disso são as áreas sombreadas por encostas íngremes. Essa heterogeneidade espectral pode ser trabalhada com o uso de métodos de classificação apropriados, e.g., utilizando a AD (RUIZ et al, 2014). O algoritmo AD possui natureza e propriedades não paramétricas e apresentam resultados satisfatórios no processamento de dados heterogêneos (TEN CATEN et al, 2013).…”

Section: Introductionunclassified

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Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

Caten¹,

Safanelli²,

Ruiz³

2015

Eng. Agríc.

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RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.

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Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra

Abstract: Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra.Ciência Rural, v.44, n.6, jun, 2014. 1001Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra Decision tree and minimum sample density in land cover mapping

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Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

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