Geotecnologia na estratificaÃÃo de povoamentos de Eucalyptus spp. / Geotecnology in the stratification of Eucalyptus spp. Plantation / Geotecnology in the stratification of Eucalyptus spp. Plantation / Geotecnologia na estratificaÃÃo de povoamentos de Eucalyptus spp.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Este estudo teve o objetivo geral estabelecer uma metodologia para a estratificaÃÃo de povoamentos florestais, baseada no processamento semi-automatizado de imagens de sensoriamento remoto. Para isso, foram utilizadas tÃcnicas de segmentaÃÃo e classificaÃÃo orientada ao objeto em imagens de alta e mÃdia resoluÃÃo espacial. A meta foi a elaboraÃÃo de mapas segmentados em diferentes estratos, visando ao aumento da precisÃo e ou a reduÃÃo do custo do inventÃrio florestal. As imagens Landsat, Spot e QuickBird foram segmentadas utilizando-se diferentes parÃmetros de escala, gerando, assim, conjuntos de segmentos com diferentes tamanhos e formas. A classificaÃÃo foi realizada por meio do classificador vizinho mais prÃximo, utilizando as informaÃÃes de volume das parcelas permanentes, oriundas do inventÃrio florestal, a fim de classificar os segmentos segundo este critÃrio. Para a comparaÃÃo da eficiÃncia na estratificaÃÃo das imagens, calculou-se o erro do inventÃrio utilizando-se a formulaÃÃo da amostragem estratificada em comparaÃÃo à amostragem casual simples. Os resultados demonstraram que a segmentaÃÃo e a posterior classificaÃÃo dos segmentos foram eficientes, segundo o coeficiente de concordÃncia Kappa. Considerando os parÃmetros de escala testados, obteve-se um valor Kappa superior naquele que produziu segmentos menores, com acurÃcia global superior a 80%, exceto para a imagem QuickBird. Isso se deve ao fato de que, em segmentos maiores, pode ocorrer mais de uma parcela, aumentando a incerteza na classificaÃÃo dos mesmos. O menor erro de inventÃrio foi obtido para a imagem Spot, possibilitando concluir que a resoluÃÃo espacial à importante na segmentaÃÃo e na estratificaÃÃo das imagens, porÃm, atà certo limite, jà que, dependendo do objeto estudado, um alto nÃvel de detalhamento pode dificultar o processo de segmentaÃÃo e estratificaÃÃo da imagem.

ASSUNTO(S)

segmentation remote sensing classification guided to the object forest inventory inventÃrio florestal recursos florestais e engenharia florestal classificaÃÃo orientado a objetos sensoriamento remoto segmentaÃÃo

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