Identificação de florestas destinadas à produção de bioenergia no Estado do Tocantins utilizando imagens de satélite e mineração de dados
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFT |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11612/568 |
Resumo: | As florestas plantadas tem atraído grande interesse pela possibilidade de utilização em aplicações bioenergéticas frente à tendência mundial de priorizar fontes de energia que proporcionem maior sustentabilidade ambiental, mais qualidade e segurança. No Brasil, os deslocamentos na geografia da cadeia produtiva agroflorestal atual em direção às regiões de fronteira agrícola (Centro-Oeste e Norte) vem criando desafios de adequação dos conhecimentos técnico-científicos já consolidados em outras regiões. Nesse contexto, o objetivo desta dissertação é avaliar a acurácia da classificação e identificação de áreas cultivadas com florestas plantadas para fins energéticos, em imagens orbitais do sensor Landsat 5 TM. Por meio de técnicas estatísticas de mineração de dados, o presente trabalho também avaliou a utilização de um amplo conjunto de atributos para identificar melhorias nos resultados da classificação. A pesquisa se concentrou em amostras de áreas plantadas no estado do Tocantins, região norte do Brasil. As técnicas de mineração de dados utilizadas se mostraram eficientes na identificação precisa de florestas plantadas em imagens do satélite Landsat 5, tanto pelo desempenho da classificação, quanto pela redução da quantidade de informação necessária para a resolução deste tipo de problema. Assim, as técnicas empregadas neste estudo possibilitam o desenvolvimento de modelos de classificação robustos no auxílio ao planejamento e à tomada de decisão sobre a plantação de florestas no território brasileiro. |
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Nonato, Carlos TavaresAbreu, Yolanda Vieira de2017-10-11T11:22:00Z2017-10-11T11:22:00Z2014-08-26NONATO, Carlos Tavares. Identificação de florestas destinadas à produção de bioenergia no Estado do Tocantins utilizando imagens de satélite e mineração de dados.2014.116f. Dissertação (Mestrado em Agroenergia) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Agroenergia, Palmas, 2014.http://hdl.handle.net/11612/568As florestas plantadas tem atraído grande interesse pela possibilidade de utilização em aplicações bioenergéticas frente à tendência mundial de priorizar fontes de energia que proporcionem maior sustentabilidade ambiental, mais qualidade e segurança. No Brasil, os deslocamentos na geografia da cadeia produtiva agroflorestal atual em direção às regiões de fronteira agrícola (Centro-Oeste e Norte) vem criando desafios de adequação dos conhecimentos técnico-científicos já consolidados em outras regiões. Nesse contexto, o objetivo desta dissertação é avaliar a acurácia da classificação e identificação de áreas cultivadas com florestas plantadas para fins energéticos, em imagens orbitais do sensor Landsat 5 TM. Por meio de técnicas estatísticas de mineração de dados, o presente trabalho também avaliou a utilização de um amplo conjunto de atributos para identificar melhorias nos resultados da classificação. A pesquisa se concentrou em amostras de áreas plantadas no estado do Tocantins, região norte do Brasil. As técnicas de mineração de dados utilizadas se mostraram eficientes na identificação precisa de florestas plantadas em imagens do satélite Landsat 5, tanto pelo desempenho da classificação, quanto pela redução da quantidade de informação necessária para a resolução deste tipo de problema. Assim, as técnicas empregadas neste estudo possibilitam o desenvolvimento de modelos de classificação robustos no auxílio ao planejamento e à tomada de decisão sobre a plantação de florestas no território brasileiro.Planted forests have attracted a lot of attention because of possibility of use in bioenergy applications and due to the global trend of prioritizing energy sources that provide greater environmental sustainability, more quality and security. In Brazil, the shifts in the geography of current agroforestry production chain towards the agricultural frontier areas (Midwest and North) are creating challenges to the adequacy of technical and scientific knowledge already established in other regions. So, the aim of this work is to assess the accuracy of the identification and classification of areas cultivated with plantation forests for energy, inside TM Landsat 5 images. Using statistical techniques for data mining, this study also evaluated the use of a broad set of attributes to identify improvements in the classification results. The research focused on samples of planted areas in the state of Tocantins, Northern Brazil. The data mining techniques used were effective in identifying of planted forests in Landsat 5 satellite images, both the classification performance, such as by reducing the amount of information needed to solve this kind of problem. Thus, the techniques employed in this study enable the development of robust classification models to aid in the planning and decision making on forest plantations in Brazil.application/pdfUniversidade Federal do TocantinsPalmasPrograma de Pós-Graduação em Agroenergia - PPGABRCNPQ::CIENCIAS AGRARIASFlorestas plantadasMineração de dados,Seleção de atributosClassificação de imagensPlanted ForestsData miningFeature selectionClassification of picturesIdentificação de florestas destinadas à produção de bioenergia no Estado do Tocantins utilizando imagens de satélite e mineração de dadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFTinstname:Universidade Federal do Tocantins (UFT)instacron:UFTTEXTCarlos Tavares Nonato - Dissertação.pdf.txtCarlos Tavares Nonato - Dissertação.pdf.txtExtracted texttext/plain218569http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/568/3/Carlos%20Tavares%20Nonato%20-%20Disserta%c3%a7%c3%a3o.pdf.txt269ed9d32148a89d9f8465bcc5ee075aMD53THUMBNAILCarlos Tavares Nonato - Dissertação.pdf.jpgCarlos Tavares Nonato - Dissertação.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1251http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/568/4/Carlos%20Tavares%20Nonato%20-%20Disserta%c3%a7%c3%a3o.pdf.jpg62a438cd547d89425786cf4c0efd9376MD54ORIGINALCarlos Tavares Nonato - Dissertação.pdfCarlos Tavares Nonato - Dissertação.pdfapplication/pdf1799384http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/568/1/Carlos%20Tavares%20Nonato%20-%20Disserta%c3%a7%c3%a3o.pdf4742d5345b92717fc2b79288e55e1b7bMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8508http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/568/2/license.txt0a9e77404315487775b2e0c2b887ae47MD5211612/5682019-05-25 03:14:28.167oai:repositorio.uft.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.uft.edu.br/oai/requestbiblioarraias@uft.edu.br || bibliogpi@uft.edu.br || bibliomira@uft.edu.br || bibliopalmas@uft.edu.br || biblioporto@uft.edu.br || biblioarag@uft.edu.br || dirbib@ufnt.edu.br || bibliocca@uft.edu.br || bibliotoc@uft.edu.bropendoar:2019-05-25T06:14:28Repositório Institucional da UFT - Universidade Federal do Tocantins (UFT)false |
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