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Biblioteca(s): | Embrapa Florestas.
Tipo da produção científica: | Orientação de Tese de Pós-Graduação
Data corrente: | 18/09/2009
Data da última atualização: | 25/02/2016
Autoria: | LUZ, J. da.
Título: | Imagens ALOS para o mapeamento da vegetação arbórea e outros usos do solo em área de Floresta Ombrófila Mista.
Ano de publicação: | 2009
Fonte/Imprenta: | 2009.
Páginas: | 121 f.
Idioma: | Português
Notas: | Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) -  Setor de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Paraná, Curitiba. Orientador: Nelson Carlos Rosot; Co-orientador: Maria Augusta Doetzer Rosot.

Conteúdo:

O presente estudo teve como objetivo principal avaliar o uso de diferentes algoritmos
classificadores em imagens do satélite ALOS para mapeamento do uso do solo e classes de
vegetação em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista. Como objetivo secundário foram
aplicadas e analisadas quatro diferentes técnicas de fusão para as imagens PRISM (2,5 metros de
resolução espacial) e AVNIR-2 (10 metros), utilizando três e quatro bandas. As técnicas
utilizadas foram as seguintes: HSV, Color normalized (CN), Gram-Schmidt Spectral Sharpening
e Principal Components Spectral Sharpening. Para as classificações foram utilizados os
algoritmos supervisionados Bhattacharya e Árvore de Decisão (C4.5). A área de estudo foi a
Reserva Florestal Embrapa/Epagri localizada no Município de Caçador, SC. Na classificação por
árvore de decisão foi utilizado um aplicativo para a geração do conjunto de regras da árvore, o
software WEKA e um aplicativo de processamento de imagens, o software ENVI, para a
classificação digital (RSI, 2005). Foram utilizadas 61 variáveis (13 espectrais e 48 de textura)
representadas em 317 amostras de treinamento de 3 x 3 pixels cada uma. Quando da classificação
por Bhattacharya (algoritmo de classificação por crescimento de regiões implementado no
software SPRING) foi necessário primeiramente realizar a segmentação da imagem para
posterior uso das regiões como amostras de treinamento para a classificação. Devido à limitação
do software em processar 61 bandas conjuntamente no processo de segmentação, a técnica
Análise de Cluster foi empregada para a seleção de seis bandas representativas do conjunto de
dados. Na análise visual e no teste de fidelidade espectral, as técnicas de fusão que apresentaram
melhores resultados foram as Componentes Principais e Gram-Schmidt. No teste de transferência
de detalhes as quatro técnicas de fusão se mostraram apropriadas. No resultado das classificações
o algoritmo que apresentou melhor acurácia foi a Árvore de Decisão, apresentando valor de
coeficiente Kappa de 0,966 e acurácia geral de 97% em comparação com o Bhattacharya, que
respectivamente apresentou os seguintes valores: 0,755 e 79%. Apesar da técnica Árvore de
Decisão apresentar um coeficiente Kappa superior, sua classificação se mostrou com aparência de
“salt and pepper”, com pixels isolados, assemelhando-se a uma imagem com ruído, ao contrário
da classificação por regiões.

Palavras-Chave: | Árvore de decisão; Imagem de satélite.
Categoria do assunto: | K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal
Registro original: | Embrapa Florestas (CNPF)
Exemplares: | CNPF - (45879-1) - UPA - TS - PP - TS1581 -  - TS1581 - DIS