Classificação de estratos florestais utilizando redes neurais artificiais e dados de sensoriamento remoto

Abstract

O presente estudo objetivou a classificação de tipologias florestais por meio de redes neurais artificiais utilizando dados provenientes de um inventário florestal, fornecido pelo Instituto de Desenvolvimento Florestal e da Biodiversidade do Estado do Pará (IDEFLOR-BIO), e das bandas 3, 4 e 5 do TM do satélite Landsat 5. As informações provenientes das imagens de satélite foram extraídas por meio do aplicativo QGIS 2.8.1 Wien e utilizadas no banco de dados para o treinamento das redes neurais pertencentes às ferramentas do software MATLAB® R2011b. Foram treinadas redes neurais como classificadores de dois tipos florestais: Floresta Ombrófila Densa de Terras baixas Dossel emergente (Dbe) e Floresta Ombrófila Densa Terras baixas Dossel emergente mais Aberta com palmeiras (Dbe + Abp) no conjunto de glebas estaduais Mamuru Arapiuns, Pará, e avaliadas usando os indicadores matriz de confusão, cálculo de acurácia global, coeficiente Kappa e o gráfico de características do receptor operacional (ROC). O melhor resultado de classificação foi obtido por meio da rede neural probabilística de função de base radial (RBF) “newpnn”, com uma acurácia global de 88%, e coeficiente Kappa de 76%, sendo avaliado como um classificador muito bom, evidenciando a aplicação dessa metodologia na análise de áreas com potencial para prestar serviços ecossistêmicos e, principalmente, na prestação de serviços ambientais em áreas antrópicas que adotam sistema de produção agropecuária com baixa emissão de carbono na Amazônia.

Estudo do potencial hídrico em cafeeiros utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina

“…Visando a avaliac ¸ão de desempenho dos classificadores, foram montadas suas matrizes de confusão, otimizando a realizac ¸ão dos estudos comparativos dos resultados obtidos com o uso de cada técnica, além de facilitar a identificac ¸ão dos pontos de maior dificuldade de classificac ¸ão. Além disso também foi utilizado como parâmetro o índice de Kappa, proposto por [7], e utilizado por [8] e por [9] para avaliar seus trabalhos.…”

“…O índice Kappa é obtido por meio da análise da matriz de confusão e é determinado seguindo a Equac ¸ão (2) e segundo [8], é uma medida satisfatória para avaliar a precisão de uma classificac ¸ão, pois considera, todos os elementos da matriz de confusão, diferente da acurácia global que utiliza somente a diagonal principal.…”

“…Entretanto, em ambas as aplicac ¸ões o desempenho não foi substancialmente distinto, sendo que para o problema de regressão a RNA obteve um índice de confianc ¸a de 0,8550, contra 0,8290 da árvore de decisão, ambos classificados como "ótimo" segundo o critério proposto por [11]. Já para o problema de classificac ¸ão o percentual de acerto foi de 88,8% para a árvore de decisão e de 87,9% para a RNA, com índices Kappa de 70,07% e 67,21%, respectivamente, ambos classificados como "muito bom" segundo exposto por [8].…”

Desempenho De Algoritmos Para Contagem Automática De Árvores Jovens E Adultas a Partir De Dados Vant

“…Os VANT's vêm sendo empregados, por exemplo, no monitoramento de falhas/sobrevivência em plantios florestais, onde a contagem automática de indivíduos tem-se mostrado como objeto de interesse (CHAVES et al, 2015). Com a crescente inovação na área de técnicas computacionais aliadas à disponibilidade das imagens áreas, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas, nos últimos anos, acerca da aplicação de métodos para contagem individual de árvores com identificação de padrões em imagens aéreas (GONÇALVES et al, 2016).…”