Aprendizado de máquina e análise multicritério na identificação de fragmentos florestais potenciais para a coleta de sementes na zona da mata mineira

• Autor(a) principal: Mota, Pedro Henrique Santos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/26617
• topic: Ecologia das paisagens; Inteligência artificial; Sistemas de informação geográfica; Fotointerpretação Florestal

As sementes florestais são de grande importância na recuperação de áreas degradas e sua comercialização pode representar uma fonte de recursos para produtores rurais de diversas regiões do país. Neste contexto, esse estudo teve o objetivo de identificar fragmentos florestais potenciais para coleta de sementes na região da Zona da Mata do estado de Minas Gerais. Para a identificação do potencial dos fragmentos foram utilizadas técnicas de classificação de imagens, índices de ecologia da paisagem e análise multicritério (lógica Fuzzy). Os resultados mostraram que 50.63% da área da Zona da Mata do estado de Minas Gerais corresponde a classe Pastagem e 30.54% corresponde a Mata Nativa e que, de todos os fragmentos identificados na área, 31% possuem área entre 0 a 50 ha, mostrando como a região é fragmentada. O índice Distância do vizinho mais próximo (ENN) mostrou que em média os fragmentos estão a uma distância de 82.33 m, sendo considerados de moderado grau de isolamento, reafirmando a fragmentação da área, em que a maioria dos fragmentos apresentam valores nulos de áreas núcleo. No que diz respeito ao potencial para coleta de sementes, os fragmentos com potencial muito alto são aqueles de maior área, em média acima de 55 ha. A análise de ocorrência de matrizes georreferenciadas nos fragmentos identificados mostrou que a maioria das matrizes ocorrem em fragmentos com elevado potencial para coleta de sementes, além disso em média, os principais gêneros das matrizes ocorrem também nesses fragmentos, indicando a diversidade de espécies florestais dentro desses fragmentos. Os resultados desse estudo revelaram o elevado índice de fragmentação da Zona da Mata do estado de Minas Gerais e os fragmentos identificados poderão auxiliar gestores e analistas ambientais em tomadas de decisões para manutenção da biodiversidade da área, contribuindo para um aumento da abundância das populações, riqueza de espécies e diversidade genética, além de auxiliar na identificação de áreas prioritárias para a restauração florestal.