Detecção de corte seletivo de madeira por técnica de rotação radiométrica na floresta amazônicaDetecting selective logging using radiometric rotation techniques in the amazon forest

• Autor(a) principal: Graça, Paulo Maurício Lima de Alencastro
• Data de Publicação: 2009
• Outros Autores: Maldonado, Francisco Dario, Santos, João Roberto dos, Soares, João Vianei
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Ambiência (Online)
• Texto Completo: https://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/278
• topic: sensoriamento remoto; detecção de mudanças; rotação radiométrica; exploração madeireira.

Este estudo teve por objetivo desenvolver uma metodologia para detectar a exploração seletiva de madeira na Amazônia. Para alcançar este objetivo utilizou-se a técnica de detecção de mudanças baseada na rotação radiométrica controlada por eixo de não mudança (RCEN) acoplada a um classificador temático probabilístico. Esta técnica tem como vantagem dispensar a necessidade de correções radiométricas prévias para as imagens analisadas. Os resultados encontrados revelam que as áreas de florestas afetadas pela extração madeireira ultrapassaram a extensão das áreas de florestas convertidas para fins agrícolas na região de Claudia, Mato Grosso. O desempenho do mapeamento da atividade madeireira foi satisfatório, apresentando um Kappa condicional de 0,72. Esforços futuros para o aprimoramento de um sistema operacional automatizado utilizando esta técnica serão envidados.Abstract The purpose of this study was to develop a methodology for detecting selective logging in the Amazon. To achieve this objective we used a change detection technique based on radiometric rotation controlled by the no-change axis (RCEN) coupled with a probabilistic thematic classifier. The advantage of this technique that is dispenses with radiometric corrections prior to the images analysis. The results show that Claudia, in the state of Mato Grosso. The performance of the method of mapping for logging activity was satisfactory, with a conditional Kappa value of 0.72. Future efforts to develop a system for automated operational detection using this technique will be undertaken.