Classificação de florestas plantadas e nativas a partir da análise orientada a objeto e técnica de mineração de dados em imagem Geoeye.

• Autor(a) principal: ARAUJO, L. S. de
• Data de Publicação: 2013
• Outros Autores: TORRESAN, F. E.
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
• Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/972130
• topic: Imagem de satélite; Inventário Florestal

Nas discussões sobre estoque de carbono florestal, a preservação de florestas nativas e o manejo correto de florestas plantadas são algumas ações que contribuem para a redução da concentração do CO2 na atmosfera. Para esses estudos, cada vez mais tem sido empregados dados de sensoriamento remoto para apoiar mapeamentos e inventários florestais; contudo estes levantamentos apresentam, por vezes, limitações em relação a resolução espacial e espectral dos dados empregados. Alia-se a isso a dificuldade em discriminar plantios recentes de eucalipto e pastagem (Carriello e Vicens, 2011) e entre vegetação nativa e plantios adultos (Santos e Novaes Junior, 2011). Para este fim, imagens orbitais de alta-resolução podem contribuir de forma significativa para discriminar com maior precisão essas áreas florestais. Nessas abordagens vem sendo aplicada a análise orientada a objeto, onde a imagem é analisada a partir de pequenos segmentos, os objetos, gerados no processo de segmentação. Esses objetos são estruturados, formando uma rede hierárquica, em que se relacionam com os seus vizinhos e sub-objetos (Hofmann, 2001). A etapa de classificação dos objetos é baseada em regras, onde o conhecimento do usuário é usado para criar um conjunto de critérios para determinado alvo de interesse, por exemplo, que pode ser aplicado a várias imagens. Aliado a isso, a técnica de mineração de dados auxilia nessa seleção dos melhores atributos das imagens para a discriminação entre alvos.