ANÁLISE E PROPOSTAS DE PROCEDIMENTOS TÉCNICOS PARA A ELABORAÇĂO DE MAPAS DE PAISAGEM APLICADOS NO PLANEJAMENTO AMBIENTAL DA RMSP

Título

lista de autores

WALDIR WAGNER CAMPOS

Resumo

NA GEOGRAFIA OCORREU UMA CONVERGĘNCIA TEÓRICA E METODOLÓGICA ENTRE A PAISAGEM E O SENSORIAMENTO REMOTO. A PAISAGEM É UM CONCEITO QUE ORIENTA ANÁLISES SISTĘMICAS COM RESULTADOS REAIS E VISÍVEIS DEFINIDOS POR DIFERENTES ESCALAS DE INTERAÇŐES DE COMPONENTES. TAIS DIMENSŐES EXPLÍCITAS SĂO CATEGORIAS TAMBÉM PRESENTES NO SENSORIAMENTO REMOTO QUE UTILIZA TÉCNICAS E EQUIPAMENTOS PARA DETECTAR OBJETOS E INTERPRETAR COMPONENTES NATURAIS E ANTRÓPICOS EM MODELOS E MAPAS TEMÁTICOS. A ECOLOGIA DA PAISAGEM ANALISA MAPAS E DADOS PRODUZIDOS PELA ASSOCIAÇĂO ENTRE CLASSES DE COBERTURA DA TERRA OU DE MÉTRICAS DE ESTRUTURA DA PAISAGEM QUE INDICAM AS CONDIÇŐES ATUAIS A FRAGILIDADE E CENÁRIOS FUTUROS DESTACANDO A APTIDĂO E OS CONFLITOS ASSOCIADOS AO USO ANTRÓPICO. FORNECENDO UMA ABORDAGEM QUE INTEGRA PADRŐES ESPACIAIS E PROCESSOS ECOLÓGICOS APLICADA EM ESTRATÉGIAS DE CONSERVAÇĂO NO PLANEJAMENTO AMBIENTAL E NO ORDENAMENTO TERRITORIAL. OS MAPAS SĂO A BASE PARA OBTENÇĂO DOS RESULTADOS SENDO INDISPENSÁVEL GARANTIR UMA ACURÁCIA QUE EVITE ERROS E PROPOSIÇŐES INCORRETAS. OS AVANÇOS TÉCNICOS OS ESFORÇOS PARA IDENTIFICAR MANUALMENTE CLASSES DE COBERTURA DA TERRA E A MENOR NECESSIDADE DE INTERFERĘNCIA DOS ANALISTAS TORNARAM COMUM A UTILIZAÇĂO DE CLASSIFICADORES AUTOMÁTICOS DE IMAGENS DE SATÉLITE. A AUSĘNCIA DE PROTOCOLOS E TESTES QUE ORIENTEM E DIRECIONE A ESCOLHA DOS CLASSIFICADORES CONSIDERANDO OS ATRIBUTOS DA PAISAGEM CONDUZEM A ANÁLISES INCORRETAS OU FRÁGEIS. O NOSSO OBJETIVO FOI ANALISAR A ADEQUAÇĂO DE PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS DO SENSORIAMENTO REMOTO E DA ECOLOGIA DA PAISAGEM EM IMAGENS DE ALTA RESOLUÇĂO DO SATÉLITE RAPIDEYE. SELECIONAMOS UMA AMOSTRA DA PAISAGEM DA REGIĂO METROPOLITANA DE SĂO PAULO (APRMSP) FIZEMOS UMA CLASSIFICAÇĂO VISUAL E APLICAMOS CINCO CLASSIFICADORES BASEADOS EM PIXEL SUPERVISIONADOS E NĂO-SUPERVISIONADOS: MAHALANOBIS DISTANCE MAXIMUM LIKELIHOOD SPECTRAL ANGLE MAPPER SUPPORT VECTOR MACHINES E O ITERATIVE SELF-ORGANIZING DATA ANALYSIS (ISODATA). UTILIZAMOS AS TÉCNICAS DA MATRIZ DE CONFUSĂO E DO ÍNDICE KAPPA PARA CALCULAR A ACURÁCIA GERAL. O MAPA DA CLASSIFICAÇĂO ISODATA DA APRMSP COM A MAIOR ACURÁCIA GERAL (78 1%) FOI SIMPLIFICADO EM MAPAS DE FLORESTA E NĂO-FLORESTA PARA O CÁLCULO DAS MÉTRICAS DE ESTRUTURA DA PAISAGEM NAS CATEGORIAS DE MANCHA (A) CLASSE (NP PLAND) FORMA (SHAPE) E TEORIA DOS GRAFOS (IIC). NO MAPA DA CLASSIFICAÇĂO VISUAL DA APRMSP AS UNIDADES MAIS DIFÍCEIS DE CLASSIFICAR FORAM SOLO EXPOSTO E ÁREA URBANIZADA FLORESTA E REFLORESTAMENTO. NAS AMOSTRAS DE REFERĘNCIA DOS CLASSIFICADORES O MENOR ÍNDICE DE SEPARAÇĂO FOI ENTRE REFLORESTAMENTO E FLORESTA SOLO EXPOSTO E ÁREA URBANIZADA ÁREA ÚMIDA E CAMPO E OS PARES COM ÍNDICE MAIS ELEVADO FORAM: ÁREA ÚMIDA E ÁGUA ÁGUA E CAMPO ÁGUA E FLORESTA. VERIFICAMOS QUE A TÉCNICA DE VOTAÇĂO PODE SER UTILIZADA PARA A SELEÇĂO DE UM CLASSIFICADOR POR UNIDADE FOCAL INDEPENDENTE DA ELABORAÇĂO DE UMA MATRIZ DE CONFUSĂO POR CLASSIFICAÇĂO EM IMAGENS RAPIDEYE COM O ISODATA OBTENDO ÍNDICE DE ACERTO DE 83 9% PARA A UNIDADE DE FLORESTA. O MAPA DA CLASSIFICAÇĂO ISODATA DA APRMSP PRODUZIU RESULTADOS QUE PREJUDICARAM A INTERPRETAÇĂO DA PAISAGEM NA ANÁLISE DAS MÉTRICAS DE MANCHA FORMA NP E TEORIA DOS GRAFOS. A ANÁLISE DO PLAND E DAS TENDĘNCIAS INDICADAS PELAS CLASSES DOS MAPEAMENTOS NĂO FORAM PREJUDICADAS. A UTILIZAÇĂO DESSES CLASSIFICADORES DEPENDERÁ DA MELHORA DA ACURÁCIA GERAL OU DO ÍNDICE DE ACERTO POR MEIO DE CLASSIFICAÇŐES HÍBRIDAS OU DA COMBINAÇĂO DE CLASSIFICADORES.

Abstract

IN GEOGRAPHY THERE WAS A THEORETICAL AND METHODOLOGICAL CONVERGENCE BETWEEN LANDSCAPE AND THE REMOTE SENSING. LANDSCAPE IS A CONCEPT THAT GUIDES SYSTEMIC ANALYZES WITH REAL AND VISIBLE RESULTS DEFINED BY DIFFERENT SCALES OF COMPONENT INTERACTIONS. THESE EXPLICIT DIMENSIONS ARE ALSO PRESENT IN REMOTE SENSING WHICH USES TECHNIQUES AND EQUIPMENTS TO DETECT OBJECTS AND INTERPRET NATURAL AND ANTHROPIC COMPONENTS IN MODELS AND THEMATIC MAPS. LANDSCAPE ECOLOGY ANALYZES MAPS AND DATA PRODUCED BY THE ASSOCIATION BETWEEN LAND COVER CLASSES OR LANDSCAPE STRUCTURE METRICS THAT INDICATE CURRENT CONDITIONS FRAGILITY AND FUTURE SCENARIOS HIGHLIGHTING THE APTITUDE AND CONFLICTS ASSOCIATED WITH ANTHROPIC USE PROVIDING AN APPROACH IN WHICH INTEGRATES SPATIAL PATTERNS AND ECOLOGICAL PROCESSES APPLIED IN CONSERVATION STRATEGIES ENVIRONMENTAL PLANNING AND SPATIAL PLANNING. THE MAPS ARE THE BASIS FOR OBTAINING RESULTS BEING INDISPENSABLE TO GUARANTEE AN ACCURACY THAT AVOIDS ERRORS AND INCORRECT PROPOSITIONS. OUR GOAL WAS TO ANALYZE THE ADEQUACY OF REMOTE SENSING AND LANDSCAPE ECOLOGY METHODOLOGICAL PROCEDURES IN HIGH RESOLUTION RAPIDEYE SATELLITE IMAGES. WE SELECTED A LANDSCAPE SAMPLE OF THE METROPOLITAN REGION OF SĂO PAULO (APRMSP) WE DID A VISUAL CLASSIFICATION AND APPLIED SUPERVISED AND UNSUPERVISED FIVE PIXEL-BASED CLASSIFIERS: MAHALANOBIS DISTANCE MAXIMUM LIKELIHOOD SPECTRAL ANGLE MAPPER SUPPORT VECTOR MACHINES E O ITERATIVE SELF-ORGANIZING DATA ANALYSIS (ISODATA). WE USED THE CONFUSION MATRIX TECHNIQUES AND THE KAPPA INDEX TO CALCULATE THE GENERAL ACCURACY. THE APRMSP ISODATA CLASSIFICATION MAP WITH THE HIGHEST OVERALL ACCURACY (78.1%) WAS SIMPLIFIED IN FOREST AND NON-FOREST MAPS FOR THE LANDSCAPE STRUCTURE METRICS CALCULATION IN THE CATEGORIES OF PATCH (A) CLASS (NP PLAND) SHAPE (SHAPE) AND GRAPH THEORY (IIC). IN THE APRMSP VISUAL CLASSIFICATION MAP THE MOST DIFFICULT UNITS TO CLASSIFY WERE EXPOSED SOIL AND URBANIZED AREA FOREST AND REFORESTATION. AMONG THE CLASSIFIERS REFERENCE SAMPLES THE LOWEST INDEX OF SEPARATION WAS BETWEEN REFORESTATION AND FOREST EXPOSED SOIL AND URBANIZED AREA WETLAND AND FIELD. THE PAIRS WITH THE HIGHEST INDEX WERE: WETLANDS AND WATER WATER AND FIELD WATER AND FOREST. WE VERIFIED TECHNIQUE OF VOTING CAN BE USED TO SELECT A CLASSIFIER PER FOCAL UNIT REGARDLESS OF THE ELABORATION OF A CONFUSION MATRIX BY CLASSIFICATION IN RAPIDEYE IMAGES WITH ISODATA OBTAINING AN ACCURACY INDEX OF 83.9% FOR THE FOREST UNIT. THE APRMSP ISODATA CLASSIFICATION MAP PRODUCED RESULTS THAT IMPAIRED LANDSCAPE INTERPRETATION IN THE ANALYSIS OF PATCH AND SHAPE METRICS NP AND GRAPH THEORY. THE PLAND ANALYZES AND THE TRENDS INDICATED BY THE MAPPING CLASSES WERE NOT IMPAIRED. THE CLASSIFIERS USE WILL DEPEND ON THE GENERAL ACCURACY OR THE RIGHTNESS INDEX IMPROVEMENT THROUGH HYBRID CLASSIFICATIONS OR THE CLASSIFIERS COMBINATIONS.

Palavras Chave

PAISAGEM

SENSORIAMENTO REMOTO

CLASSIFICADORES DE IMAGEM

ECOLOGIA DA PAISAGEM

PLANEJAMENTO

Key Words

LANDSCAPE

REMOTE SENSING

IMAGES CLASSIFIERS

LANDSCAPE ECOLOGY

PLANNING

Tipo

DOUTORADO

Universidade

UNIVERSIDADE DE SĂO PAULO

Data

2019

Páginas

280

Localização

FLORESTAN FERNANDES FFLCH USP

uri

https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=7694723

Orientador

SUELI ANGELO FURLAN

Programa

GEOGRAFIA (GEOGRAFIA FÍSICA)

Sigla Universidade

USP

Área de Concentração

GEOGRAFIA FISICA

Língua

Português

email

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