Mapeamento da arborização de calçadas nas vias públicas de Ponta Grossa - PR com uso de sensoriamento remoto

• Autor(a) principal: Hernandez, Jessika Alexandra Zambrano
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG
• Texto Completo: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3081
• topic: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA; Floresta urbana; Arborização Viária; Classificações orientadas a pixel; NDVI e Mapeamento.; Urban forest.; Road afforestation; Classification; Classification; NDVI; Mapping.

A arborização urbana nas calçadas das cidades está associada, em nível mundial, à qualidade de vida dos habitantes, pois é o fator principal que auxilia a romper a paisagem de concreto, além de contribuir com a circulação do ar, regulação do microclima e incentivar o lazer. No entanto, o plantio das árvores nas calçadas deve ser conduzido respeitando-se certas regras estabelecidas pelos órgãos de controle. Por esse motivo, é importante o conhecimento da distribuição e estado das árvores em relação ao ambiente urbano, sendo o inventário a ferramenta mais empregada para conhecer o estado das árvores. Uma das maneiras de efetivar inventários é utilizando os censos arbóreos, nos quais se pode incluir dados quantitativos e qualitativos. Um dos modos de realizar o censo é por meio de trabalho no campo, o qual requer profissionais com conhecimento específico e apresenta um custo elevado, sobretudo para cidades com grandes extensões. Alternativas vêm sendo buscadas para otimizar esse processo. Dentro desse contexto, a presente pesquisa realizou um mapeamento e quantificação das árvores presentes nas calçadas dos bairros Chapada, Boa Vista, Oficinas e Área Central, na área urbana de Ponta Grossa – PR. Foram empregadas três metodologias orientadas a pixel: a classificação supervisionada, classificação não supervisionada e classificação por segmentação do NDVI a partir do uso de imagem Pléiades (2013), com resolução espacial de 2m nas bandas multiespectrais e de 50cm na banda pancromática. Foi utilizado como referência de pontos de verdade o mapeamento arbóreo obtido pela metodologia da análise visual, fornecido pelo Laboratório de Estudos Socioambientais-LAESA da Universidade Estadual de Ponta Grossa. Comparadas as árvores mapeadas com as três metodologias, tendo como referência o mapeamento feito com a metodologia da análise visual, o índice de acerto para Oficinas foi de 97,78%, Boa Vista 94,74%, Área Central 81,01% e Chapada 76,02%. Fazendo clareza que a metodologia do NDVI é considerada na comparação, embora que as condições de sua resolução espacial é de 2m.