Classificação e caracterização dos ambientes de terras úmidas do refúgio de vida silvestre do rio Pandeiros, a partir do uso de imagens Ikonos
AUTOR(ES)
Ivan Seixas Barbosa
DATA DE PUBLICAÇÃO
2010
RESUMO
Terras úmidas são ecossistemas complexos que mantém uma elevada diversidade de paisagens associadas às variações nos níveis de água, drenagem do solo e tipologia vegetal. No Estado de Minas Gerais, o Refúgio de Vida Silvestre do Rio Pandeiros, que cobre a planície de inundação próxima à foz desse rio, agrega essas características. Essa planície encontra-se rodeada por uma matriz de vegetação xerófila e é a principal fonte de água para a fauna local no período de seca. Além disso, é conhecida por fornecer abrigo a um grande número de espécies de aves e peixes no período de reprodução. Todavia, a ausência de leis específicas e a dificuldade de fiscalização dos órgãos ambientais tornam esse ambiente vulnerável à ação antrópica, em particular ao desmatamento para produção de carvão e formação de pasto. A importância desse ambiente associada às ameaças que sofre faz com que o inventário da cobertura do solo seja crucial para o manejo e conservação desse ecossistema. Neste trabalho, avaliou-se o uso de diferentes abordagens para a classificação da cobertura do solo a partir da imagem Ikonos. No primeiro artigo, fez-se a comparação entre três classificadores, sendo dois tradicionais, baseadas no pixel, e um baseado nos campos aleatórios de Markov. No segundo artigo, avaliou-se o potencial de incorporar dados de textura no processo de classificação a partir do uso da matriz de coocorrência. No primeiro trabalho, obtiveram-se resultados que mostram que tanto a classificação tradicional supervisionada, quanto a nova abordagem têm elevado potencial para a identificação das fitofisionomias vegetais. Essas tiveram, respectivamente, acurácia de 88% e 95% no processo de classificação. Além disso, os resultados dos classificadores foram comparados com um mapa de interpretação visual e atingiram as seguintes porcentagens de acurácias para os processo de classificação: para o novo classificador, de 70%; para a classificação supervisionada (Máxima Verossimilhança), de 41%, e para a classificação não supervisionada (ISODATA), de 39%. O segundo trabalho objetivou avaliar o uso da matriz de coocorrência na segmentação e classificação dos ambientes de terras úmidas, assim como definir os parâmetros ótimos para característica de textura, tamanho da janela e distância para o par de pixels. O melhor resultado obtido foi capaz de melhorar a classificação em 13,3% quando comparado à classificação supervisionada (Máxima verossimilhança). A melhor classificação obteve uma acurácia total de 87,5%.
ASSUNTO(S)
terras - classificação - teses. análise ambiental - teses. sistemas de informação geográfica - teses. pandeiros, rio (mg) - teses.
ACESSO AO ARTIGO
http://hdl.handle.net/1843/MPBB-8GTNP4Documentos Relacionados
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