Using different satellite imagery and classification techniques to assess the contribution of trees outside forests in the municipality of Maringá, Brazil

Abstract

RESUMO Uso de diferentes imagens de satélite e técnicas de classificação para avaliar a contribuição de árvores fora das florestas no município de MaringáO objetivo deste trabalho foi mapear a área de cobertura florestal no município de Maringá, região norte do Estado do Paraná. Para isso, foram usadas imagens de alta e média resolução do satélite CBERS 2B, sensores HRC e CCD. As imagens foram georreferenciadas e classificadas segundo a vegetação de porte florestal por meio de duas abordagens de classificação digital: uma, baseada nos números digitais ou refletância dos pixels e, outra, classificação orientada ao objeto. Foram calculados os números e áreas dos polígonos, sendo os mesmos separados em classes de tamanho de áreas. Foram construídos mapas temáticos, apontando as classes de tamanho dos fragmentos florestais, e sumarizadas as áreas de cada uma das classes. Verificou-se que o maior número de fragmentos florestais do município de Maringá encontra-se na classe menor que 500 m², ressaltando a importância que os pequenos maciços florestais (TOFs -trees outside the forest) têm na paisagem. Verificou-se uma diferença de 58,44% de área verde, encontrada nas imagens de alta resolução espacial, em relação à de média resolução espacial. Este resultado denota a importância de se utilizar geotecnologias com maior resolução espacial, na detecção de TOFs, em pequenos verdes urbanos e áreas com elevado grau de antropização. Forest cover of the Maringá municipality, located in northern Parana State, was mapped in this study. Mapping was carried out by using high-resolution HRC sensor imagery and medium resolution CCD sensor imagery from the CBERS satellite. Images were georeferenced and forest vegetation patches (TOFs -trees outside forests) were classified using two methods of digital classification: reflectance-based or the digital number of each pixel, and object-oriented. The areas of each polygon were calculated, which allowed each polygon to be segregated into size classes. Thematic maps were built from the resulting polygon size classes and summary statistics generated from each size class for each area. It was found that most forest fragments in Maringá were smaller than 500 m². There was also a difference of 58.44% in the amount of vegetation between the high-resolution imagery and medium resolution imagery due to the distinct spatial resolution of the sensors. It was concluded that high-resolution geotechnology is essential to provide reliable information on urban greens and forest cover under highly human-perturbed landscapes. Palavras

Avaliação da fragmentação da cobertura arbórea de Maringá/PR utilizando geotecnologias

“…Estes valores apontam que, embora a cobertura arbórea tenha diminuído, houve maior conectividade entre os fragmentos. Em seu trabalho, Doubrawa et al (2013) [21], utilizando imagens do sensor HRC do projeto sino-brasileiro CBERS 2B, de resolução espacial de 2,7 m, apontam que as árvores inseridas no tecido urbano ocupam 9,96% do total da área, distribuídas em pequenas concentrações, conforme verificado pelos valores do meff. No entanto, embora concentrados, foi visto que estes fragmentos estão mais conectados.…”

Phenotypic, Geological, and Climatic Spatio-Temporal Analyses of an Exotic Grevillea robusta in the Northwestern Himalayas

“…For the classification of linear patches of TOFs along roadside and field bunds, the IKONOS fused image (MSS and PAN) showed itself to be superior [36]. These effectively provide credible information on urban greens and forest cover in environments that have been heavily influenced by humans [37][38][39][40][41]. The RS&GIS detects changes in forest cover and TOFs concerning land use/land cover (LULC) primarily using historical and recent satellite photos (LANDSAT and RapidEye), which are supplemented by ground verification [42].…”