Avaliação da classificação digital de povoamentos florestais em imagens de satélite através de índices de acurácia

A utilização de matéria-prima de origem florestal aumentou significativamente nas últimas décadas. A busca por alta produtividade concretizou-se com a introdução de espécies exóticas, principalmente Eucalyptus sp. e Pinus sp. Neste trabalho avaliou-se a precisão da classificação digital obtida no levantamento de povoamentos florestais implantados e naturais da área da carta de Cachoeira do Sul - RS, utilizando técnicas de geoprocessamento, sensoriamento remoto, SIG (sistema de informação geográfica) e GPS (sistema de posicionamento global). Verificou-se que a área é ocupada por vegetação natural (35,54%), Pinus sp. (1,89%) e Eucalyptus sp. (0,77%), cuja precisão na classificação supervisionada digital foi: Exatidão global (85,23%), Kappa (84,90%) e Tau (77,74%). Concluiu-se que os três índices de acurácia podem ser utilizados, apesar de os índices Kappa e Tau mostrarem-se mais consistentes.

Técnicas de processamento de imagens e de análise espacial para estudo de áreas florestais sob a exploração madeireira

As atividades de exploração madeireira vêm sendo intensificadas na região amazônica, apesar dos esforços de controle e fiscalização por parte dos órgãos ambientalistas, que têm procurado estabelecer diretrizes para um uso sustentável da floresta. As imagens de satélite e as técnicas de tratamento de dados têm sido importantes ferramentas para subsidiar os processos de caracterização, inventário e monitoramento da cobertura florestal do país. Nesse contexto, o presente trabalho objetivou analisar a influência da rede viária na distribuição espacial das áreas de exploração madeireira e, inclusive, quantificar esse tipo de prática em áreas de preservação permanente. Uma área situada no Mato Grosso (MT), com intensa atividade madeireira, foi utilizada como estudo, em que os vários planos de informações, derivados de imagens Landsat/TM, foram tratados por técnicas de análise espacial, através do uso de operadores algébricos de decisão. A análise resultante demonstra uma significativa relação entre as dimensões das áreas de exploração madeireira e a proximidade da malha viária e que a espacialização das áreas de corte seletivo permite verificar que essa prática também ocorre em áreas definidas como de preservação permanente, ao lado da rede de drenagem.

Levantamento da cobertura florestal natural da microrregião de Viçosa, MG, utilizando-se imagens de Landsat 5

Este trabalho aborda o levantamento da cobertura florestal natural da microrregião de Viçosa, MG, realizado em 1998, utilizando-se imagens do Landsat 5. Verificou-se que: a) a cobertura florestal natural abrange 57.310 ha (24,27% da área total), dos quais 24.184,80 ha (10,24%) correspondem a mata e 33.125,31 (14,03%) a capoeira; b) os municípios que possuem cobertura florestal natural abaixo de 20% são Cajuri, Coimbra, Canaã e São Miguel do Anta e os acima de 20%, Pedra do Anta, Ervália, Viçosa, Paula Cândido, Teixeiras, Porto Firme e Araponga; c) Cajuri é o município com a menor taxa de crescimento florestal e Araponga, com a maior; d) Araponga é o município com a maior área florestal e Coimbra, com a menor; e e) a área de cobertura florestal natural teve incremento de 13,60%, de 1994 a 1998.

Validação do mapeamento de uma área de floresta tropical com o uso imagens de videografia aérea e dados de levantamento de campo

Este trabalho apresenta o mapeamento da cobertura vegetal da região da Floresta Nacional do Tapajós (FNT) no Pará, realizado por imagens multitemporais do satélite Landsat. Para a validação do mapeamento, foram utilizadas imagens de videografia aérea e dados de levantamento de campo. Através da análise da matriz de confusão, foram observados uma exatidão global de classificação de 84,5% e um índice kappa de 80,9%. O uso dos mosaicos de videografia aérea e dos pontos de levantamento de campo, dentro de um sistema de informação geográfica, permitiu caracterizar e avaliar a qualidade do mapeamento da região da FNT.

Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

Uso de imagens orbitais como base de dados para projetos de reforma agrária

Análises técnica e econômica foram realizadas em imagens dos sensores IKONOS, TM/Landsat 5, ETM+/Landsat 7 e CCD/CBERS, objetivando a verificação da viabilidade destas como base de dados em projetos de reforma agrária. Essas análises efetuadas e a situação de mercado indicaram que a imagem IKONOS apresenta excelente desempenho técnico, mas o custo de aquisição inviabiliza sua utilização como base de dados para a reforma agrária. A imagem do Landsat 7, com baixo custo de aquisição, apresentou grande viabilidade técnica para fins de reforma agrária. No entanto, a perda do contato com a plataforma Landsat 7 inviabilizou a compra de novas imagens do sensor ETM+. A imagem CCD/CBERS apresentou a segunda maior similaridade com a verdade de campo e o menor índice Kappa para a classificação. Apesar do baixo índice de exatidão para a classificação, as análises de custo, o lançamento do CBERS-2 e a possibilidade de correção dos problemas de radiometria podem tornar as imagens da plataforma CBERS-2 concorrentes de peso no mercado e, ainda, preencher a lacuna deixada pela perda do Landsat 7. A imagem do Landsat 5 apresentou o mais baixo desempenho técnico nas análises efetuadas. Entretanto, seu potencial como base de dados é amplamente reconhecido pelo INCRA, que ainda utiliza tais imagens. O declínio da vida útil do Landsat-5 atribui mais importância ao lançamento do CBERS-2.

Mapeamento dos fragmentos de vegetação florestal nativa da bacia hidrográfica do rio Alegre, Espírito Santo, a partir de imagens do satélite IKONOS II

O estudo teve como objetivos elaborar o mapa de uso da terra e diagnosticar, em nível de paisagem, os fragmentos de vegetação florestal nativa por meio da classificação visual da imagem do satélite IKONOS II. A pesquisa foi desenvolvida na bacia hidrográfica do rio Alegre, situada no extremo sul do Estado do Espírito Santo, Brasil. Foram mapeadas 12 classes de uso da terra, destacando-se 475 fragmentos florestais. As classes cafezal (2.086,2 ha), pastagem (14.130,1 ha) e fragmento florestal (2.978,9 ha) ocuparam 92,16% (19.195,2 ha) da área total da bacia, que é de 20.819,8 ha. A maioria dos fragmentos florestais possui formas fortemente alongadas e área média de 6,3 ha. Também se constatou que a maior parte está sujeita a um elevado nível de perturbação, com 452 e 166 fragmentos florestais vizinhos às classes pastagem e cafezal, respectivamente.

Análise da dinâmica da cobertura vegetal de Curitiba, PR (de 1986 a 2004), utlizando imagens Landsat TM

O objetivo deste estudo foi fazer uma análise da dinâmica da cobertura vegetal de Curitiba, PR, por meio da manipulação de imagens Landsat TM. Para isso, foram utilizadas duas imagens Landsat TM, sendo uma de 2004 e outra de 1986, que foram georreferenciadas, classificadas e processadas, a fim de se obter o mapa de cobertura vegetal das duas datas. Foram analisados aspectos quantitativos, bem como a distribuição da cobertura vegetal pelas regionais administrativas da cidade nas duas datas. A cobertura vegetal diminuiu em todas as regionais, como resultado do crescimento urbano, principalmente nas áreas de menor densidade urbana e maior quantidade de cobertura vegetal. Dessa forma, a urbanização expandiu-se para além das áreas de ocupação tradicionais. A regional que apresentou maior diminuição de cobertura vegetal foi a Pinheirinho e a que teve menor diminuição, a Matriz. Foi possível identificar maior carência de cobertura vegetal justamente nas áreas onde a ocupação urbana se faz mais presente. Tal informação pode ser útil ao planejamento de áreas verdes ou à arborização urbana, contribuindo como subsídio para o direcionamento das ações a serem realizadas, ao indicar potencialidades, vocações, carências e necessidades das diversas regiões da cidade.

Avaliação e compação de métodos de classificação de imagens de satélites para o mapeamento de estádios de sucessão florestal

Este trabalho teve como objetivo comparar as imagens orbitais fornecidas pelos satélites CBERS-2, IRS-P6 e Quickbird para o mapeamento dos estádios de sucessão florestal, utilizando-se diferentes métodos de classificação de imagens digitais. A área de estudo incluiu as reservas de floresta nativa pertencentes ao projeto florestal Macedônia, localizado nos Municípios de Bugre e Ipaba, entre os paralelos 19º19'00"S e 19º24'30"S e os meridianos 42º27'00"W e 42º21'00"W, Estado de Minas Gerais. Foram utilizadas as classificações visual, por pixel e por regiões. Para fins de avaliação da fidedignidade da classificação de cada método, de forma particular, foi gerada a matriz de erros e calculado o índice Kappa. Para testar a significância estatística da diferença entre dois índices Kappa, foi utilizado o teste Z. De maneira geral, os melhores resultados foram as classificações obtidas nos métodos por regiões e visual, apresentando valores de Kappa mais elevados que as classificações por pixel; a imagem resultante da fusão da imagem IRS com a CBERS, classificada pelo método de regiões, obteve o melhor índice Kappa, estando dentro do nível considerado como bom. Os problemas de separação entre as classes resultaram em classificações com baixo nível de exatidão, o que pode ser explicado pela semelhança espectral entre os alvos (estádios inicial, médio e avançado de sucessão florestal), pequena variação entre os valores numéricos dos pixels, existência de sobreposição entre classes e baixa resolução espectral dos sensores.

Quantificação da dinâmica dos remanescentes florestais no município de Jaquirana, RS, em imagens de satélite

Técnicas de sensoriamento remoto e de geoprocessamento foram usadas com o objetivo de avaliar a dinâmica da cobertura vegetal, mais especificamente das classes Floresta Ombrófila Mista e Silvicultura, no Município de Jaquirana, Nordeste do Rio Grande do Sul, entre os anos de 2002 e 2007. Os resultados revelaram significativo aumento da silvicultura em detrimento da cobertura florestal natural nesse curto espaço de tempo. A perda da mata natural pertencente à classe de Floresta Ombrófila Mista no município foi de 5.643,37 ha no espaço de cinco anos. No entanto, a silvicultura que ocupava 921,10 ha em 2002 passou a ocupar 4.814,37 em 2007. Foi observado também que extensas faixas ao longo das margens dos rios Antas, Tainhas e Camisas que permeiam a região estão ocupadas por plantações de Pinus sp.

Avaliação de técnicas de classificação digital de imagens landsat em diferentes padrões de cobertura da terra em Rondônia

Dados de sensoriamento remoto têm sido largamente utilizados para classificação da cobertura e uso da terra, em particular graças à aquisição periódica de imagens de satélite e à generalização dos sistemas de processamento digital de imagens, que oferecem uma variedade de algoritmos de classificação de imagens. Este trabalho teve por objetivo avaliar alguns dos métodos mais comuns de classificações supervisionadas e não supervisionadas para imagens do sensor TM do satélite Landsat-5, em três áreas com diferentes padrões de paisagem em Rondônia: (1) áreas de fazendas de "Médio porte", (2) assentamentos no padrão "Espinha de peixe" e (3) áreas de contato entre floresta e "Cerrado". A comparação com um mapa de referência baseado na estatística Kappa produziu indicadores de desempenho bons ou superiores (melhores resultados - K-médias: k = 0,68; k = 0,77; k = 0,64 e MaxVer: k = 0,71; k = 0,89; k = 0,70, respectivamente nas três áreas citadas), para os algoritmos utilizados. Os resultados indicaram que a escolha de um algoritmo deve considerar tanto a capacidade de discriminar várias assinaturas espectrais em diferentes padrões de paisagem quanto a relação custo/benefício decorrente das várias etapas do trabalho dos operadores que elaboram um mapa de cobertura e uso da terra. Este trabalho apontou a necessidade de esforço mais sistemático de avaliação prévia de várias opções de execução de um projeto específico antes de se iniciar o trabalho de elaboração de um mapa de cobertura e uso da terra.

Mapeamento de fragmentos florestais com monodominância de aroeira a partir da classificação supervisionada de imagens Rapideye

A espécie florestal Myracrodruon urundeuva (Fr. All.) figura desde 1992 na lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção e, contudo, manifesta comportamento monodominante em algumas regiões do Estado de Minas Gerais, sobretudo na região do Médio Rio Doce. Este trabalho teve por objetivo comparar métodos de classificação supervisionada de imagens Rapideye para mapeamento de fragmentos florestais monodominados por Myracrodruon urundeuva em Tumiritinga, MG. Foram avaliadas a classificação pelo algoritmo da Maximaverossimilhança (Maxver) e a classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram testadas 19 combinações envolvendo diferentes bandas, componentes principais e o índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação da imagem Rapideye. O treinamento da rede foi realizado variando-se a taxa de aprendizado, o número de interações e o número de neurônios na camada interna. A avaliação dos mapas temáticos produzidos foi realizada através dos índices Kappa e Kappa condicional para a classe de uso do solo "aroeira" e pela análise das Matrizes de Confusão. O método que apresentou melhor desempenho foi a classificação de todas as bandas da imagem Rapideye pelo algoritmo Maxver, apresentando coeficientes Kappa 80 e Kappa condicional 90. O mapa temático gerado teve exatidão do usuário igual a 93% e exatidão do produtor igual a 90%, sendo as maiores confusões do classificador para a classe Aroeira Monodominante acometidas entre as classes Mata Nativa e Pasto Manejado. Da imagem temática produzida, extraiu-se a informação de que 22% do Município de Tumiritinga se encontrava sob ocupação da aroeira em monodominância. A análise do uso e cobertura do solo no município não retrata, na região de estudo, o quadro anunciado de espécie ameaçada de extinção, no qual M. urundeuva se encontra.