Redes neurais no estudo da paisagem: o estudo da paisagem do parque nacional da lagoa do peixe (Brasil) utilizando classificação de imagens de satélite por redes neurais

• Autor(a) principal: Lima, Lucas Terres de
• Data de Publicação: 2013
• Outros Autores: Weiss, Carlos Vinicius da Cruz, Silva, Marcelo Dutra da
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
• Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/5825
• topic: Redes neurais; Parna-lp; Segmentação; Patch analyst; Landsat 5; Neural networks; Segmentation

Nas últimas décadas, a ecologia de paisagem vem sendo usada como ferramenta para gestão ambiental e as suas aplicações vão se potencializando a medida que geotecnologias vão surgindo. Esta dinâmica abre um leque de possibilidades e por isso surge a necessidade de realizar estudos práticos para o entendimento de suas aplicações e potencialidades, portanto este trabalho tem como objetivo estudar a paisagem do Parque Nacional da Lagoa do Peixe (PARNA-LP) e seu entorno. Localizada na costa do Rio Grande do Sul (Brasil), o parque é internacionalmente considerado um dos lugares mais importantes da América do Sul para as aves migratórias, porque esta região tem condições favoráveis para alimentação e descanso. O estudo foi realizado utilizando imagens de satélite Landsat TM 5 e ferramentas para classificação de imagens, tais como Self-Organizing Map (SOM) e Segmentação e o uso do software Patch Analyst para a realização de cálculos e métricas para quantificação e interpretação da paisagem. Os resultados obtidos com as técnicas identificaram as principais características e elementos da paisagem que compõem o PARNA-LP e o seu entorno, além de destacar as pressões da atividade humana e as principais deficiências que a paisagem apresenta. Essas análises permitem a compreensão da dinâmica dos ecossistemas e da paisagem e pode ajudar como uma ferramenta de gestão para mitigação de impactos e aumentar a consciência da paisagem que é inserido o PARNA-LP, a compreensão da dinâmica destes ambientes de alta fragilidade ambiental e alto grau de importância para a biodiversidade.