PROPOSTA METODOLÓGICA PARA DELIMITAÇĂO E ESTIMATIVA DA ESTRUTURA DA MATA RIBEIRINHA A PARTIR DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇĂO
Item
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Título
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PROPOSTA METODOLÓGICA PARA DELIMITAÇĂO E ESTIMATIVA DA ESTRUTURA DA MATA RIBEIRINHA A PARTIR DE IMAGENS DE ALTA RESOLUÇĂO
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lista de autores
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Thiago de Alencar Silva
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Resumo
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As matas ribeirinhas desempenham um papel importante no equilíbrio ecológico dos ecossistemas fluviais. O conhecimento dos parâmetros biofisicos da vegetaçăo ribeirinha é essencial para o desenvolvimento de estratégias que visam a sua conservaçăo. Sensores de média resoluçăo espacial tal como o Landsat possuem limitaçőes na delimitaçăo e obtençăo de informaçőes quantitativas das matas ribeirinhas pois estas apresentam estreita seçăo transversal na paisagem. Uma alternativa para este fato é a utilizaçăo de dados de alta resoluçăo espacial (<5m). O objetivo deste estudo é descrever uma metodologia para delimitar a mata ribeirinha e extrair seus parâmetros biofísicos a partir de dados de campo e imagens IKONOS. O processo para a delimitaçăo da mata ribeirinha é dividido em duas etapas. Na primeira etapa a zona ribeirinha foi definida com base na aplicaçăo do algoritmo Depth to Water (DTW) nos modelos digitais de superfície. Em seguida as imagens IKONOS foram classificadas em duas classes: arbóreo e năo-arbóreo utilizando o limiar DTW de 5m como máscara de análise no processamento. Os programas e-Cognition MAGIC (Map Guide lmage Classification) e SPRING foram comparados no processo de classificaçăo năo- supervisionada da mata ribeirinha. Medidas alométricas foram realizadas em 280 parcelas (l0x10m) na zona ribeirinha em ambas as margens do rio Pandeiros localizado no Norte de Minas Gerais. Estes dados foram analisados em conjunto com parâmetros espectrais e de textura das imagens IKONOS no intuito de elaborar modelos preditivos da estrutura biofísica da mata ribeirinha. Os dados de textura de imagem foram adquiridos a partir da extraçăo de feiçőes da matriz de co-ocorręncia de níveis de cinza e da análise dos semi-variogramas. Os classificadores e-Cognition MAGIC e SPRING apresentaram resultados superiores a 85% de precisăo quando comparados com os dados de validaçăo elaborados para esta pesquisa. No geral os resultados dos modelos preditivos apresentaram baixos valores de coeficiente de determinaçăo. Os melhores resultados de modelagem da estrutura ribeirinha foram obtidos respectivamente para o índice de área foliar e volume do sítio de análise Pântano com R2 0 83 e R2 = 0 55.
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Abstract
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Palavras Chave
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GEOGRAFIA
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Key Words
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Tipo
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DOUTORADO
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Universidade
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS
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Data
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2012
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Páginas
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216
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Localização
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BIBLIOTECA DO IGC/UFMG
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Orientador
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Philippe Maillard
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Programa
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GEOGRAFIA
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Sigla Universidade
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UFMG
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Área de Concentração
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Língua
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Português
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email
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