Uso de VANT para o mapeamento pós-queima prescrita no Parque Nacional do Itatiaia

• Autor(a) principal: Braga Belchior, Isabela
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Tavares de Carvalho, Luis Marcelo, Ramos Gomes, Samantha, Borges Arantes, Tassia, Pereira, Eveline Aparecida, Souza Motta, Marcelo
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Biodiversidade Brasileira
• Texto Completo: https://revistaeletronica.icmbio.gov.br/BioBR/article/view/1121
• topic: Queima prescrita; Support Vector Machine; classificação; PNI; mapeamento pós-queima

Esta pesquisa foi conduzida nos Campos de Altitude localizados no Parque Nacional do Itatiaia. A vegetação é composta por estratos gramíneo e arbustivo característicos desse tipo de fitofisionomia, com presença de espécies endêmicas da área. Historicamente, por se tratar de uma área com maior concentração de ocorrência de grandes incêndios, a partir do ano de 2017, a unidade de conservação executa ações de manejo que visam o aumento do conhecimento do papel ecológico do fogo nos Campos de Altitude. O objetivo deste trabalho foi realizar uma classificação detalhada da cicatriz deixada no solo após queima prescrita, avaliando a efetividade da queima. As imagens foram obtidas no dia 31 de março de 2017 após dois dias da queima prescrita, utilizado um sensor RGB acoplado a um veículo aéreo não-tripulado (VANT). Após processamento e geração do ortomosaico foi obtida uma imagem de toda a área com 8 centímetros de resolução espacial. A classificação do ortomosaico foi feita por meio de análise baseada em objetos. O algoritmo utilizado para segmentação foi o edge-based segmentation, os parâmetros definidos foram o de escala e de merge, com valores de 60 e 80, respectivamente. As classes de cobertura do solo utilizadas na classificação foram: vegetação, vegetação queimada, afloramento rochoso e água. O algoritmo de classificação utilizado foi o Support Vector Machine (SVM). A acurácia foi avaliada usando uma matriz de confusão e o índice Kappa. Verificou-se que o algoritmo SVM foi eficaz na classificação da imagem de alta resolução-espacial, apresentando acurácia global de 94,5% e índice Kappa de 0,92. Para a classe vegetação queimada, a acurácia do usuário e do produtor foi de 87,9% e 94%, respectivamente. O mapeamento indicou que a queima prescrita foi efetiva, atingindo os objetivos da mesma (redução do material combustível e fragmentação do mesmo na paisagem, em área susceptível a incêndios). Pôde-se observar, também, que por ser uma queima caracterizada por baixa intensidade, uma área de vegetação arbórea e áreas de brejos existentes no interior da área não foram atingidos pelo fogo