@Article{CapanemaPinhEscaSant:2018:EsCaRe,
author = "Capanema, Vinicius do Prado and Pinheiro, Taise Farias and Escada,
Maria Isabel Sobral and Sant'Anna, Sidnei Jo{\~a}o Siqueira",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais (INPE)}",
title = "Mapeamento de padr{\~o}es de intensidade da
degrada{\c{c}}{\~a}o florestal: estudo de caso na regi{\~a}o de
Sinop, Mato Grosso",
journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
year = "2018",
volume = "70",
number = "1",
pages = "199--225",
month = "jan./mar.",
keywords = "Degrada{\c{c}}{\~a}o florestal, classifica{\c{c}}{\~a}o
espectral, explora{\c{c}}{\~a}o madeireira,
Minera{\c{c}}{\~a}o de dados.",
abstract = "Neste trabalho {\'e} apresentada uma metodologia para mapear e
classificar a partir de imagens OLI/Landsat, a intensidade de
degrada{\c{c}}{\~a}o florestal de forma semiautom{\'a}tica. A
{\'a}rea de estudo {\'e} a regi{\~a}o de Sinop, no estado do
Mato Grosso. A metodologia constou de duas etapas: i)
classifica{\c{c}}{\~a}o espectral da imagem por meio da
t{\'e}cnica de Modelo Linear de Mistura Espectral, para a
gera{\c{c}}{\~a}o de uma imagem-{\'{\i}}ndice, combinando as
fra{\c{c}}{\~o}es solo e vegeta{\c{c}}{\~a}o. Nessa etapa, a
imagem resultante foi fatiada e os elementos indicadores de
degrada{\c{c}}{\~a}o florestal especificamente decorrentes de
explora{\c{c}}{\~a}o madeireira, tais como, presen{\c{c}}a de
p{\'a}tios de estocagem, ramais de arraste, e cicatrizes de fogo,
foram identificados e mapeados; ii) classifica{\c{c}}{\~a}o
estrutural dos padr{\~o}es de intensidade de
degrada{\c{c}}{\~a}o florestal considerado c{\'e}lulas de 1
km2. T{\'e}cnicas que exploram as m{\'e}tricas de paisagem e de
minera{\c{c}}{\~a}o de dados foram empregadas para
classifica{\c{c}}{\~a}o dos padr{\~o}es de
degrada{\c{c}}{\~a}o. O desempenho da classifica{\c{c}}{\~a}o,
que teve como suporte informa{\c{c}}{\~o}es coletadas em campo,
apresentou exatid{\~a}o global e {\'{\i}}ndice Kappa de 96% e
91%, respectivamente. Os resultados mostraram que essa abordagem,
por considerar a intensidade da degrada{\c{c}}{\~a}o, pode ser
replicada em estudos temporais de an{\'a}lise das
condi{\c{c}}{\~o}es da paisagem florestal, pois a c{\'e}lula,
sendo uma unidade fixa no tempo e no espa{\c{c}}o, possibilita
mensurar a dire{\c{c}}{\~a}o e magnitude da estrutura dos
elementos associados {\`a} degrada{\c{c}}{\~a}o e analisar os
seus efeitos colaterais espa{\c{c}}o temporais. A metodologia
proposta possibilitou gerar gradientes espaciais de intensidade de
degrada{\c{c}}{\~a}o florestal, cujas informa{\c{c}}{\~o}es
podem subsidiar o planejamento de pol{\'{\i}}ticas e de
a{\c{c}}{\~o}es de controle e de fiscaliza{\c{c}}{\~a}o em
{\'a}reas florestais. ABSTRACT: In this paper, we present a
methodology to map and classify forest intensity degradation
patterns using OLI/Landsat imagery, corresponding to region of
Sinop, a municipality in the Mato Grosso Amazon region. The
methodologic approach we propose a semiautomatic method to
classify patterns of intensity of forest degradation in two steps:
i) spectral classification, using Linear Spectral Mixture Model to
generate an index image combining vegetation and soil fraction
images to map the elements indicators of forest degradation such
as small clearings, roads and burning scars; ii) structural
classification of the forest intensity degradation patterns, based
on a typology of forest degradation patterns proposed by Pinheiro
(2015) for 1 km2 cells, landscape metrics and data mining
techniques. The classification performance, which had field data
observation to support validation, presented a global accuracy and
Kappa index of 96% and 91%, respectively. The results showed that,
due to the gadget and continuous of forest degradation
characteristics, the methodology applied in this study
demonstrated to be adequate to be applied in temporal series. The
approach using cells representing forest degradation patterns
allowed to quantify Structural properties of elements associated
with forest degradation within its boundaries, delimits a portion
of area that can be observed over time. The proposed methodology
makes it possible to generate spatial gradients of forest
degradation intensity, from which information can be extracted to
support the planning of policies and actions to control forest
degradation.",
doi = "10.14393/rbcv70n1-45254",
url = "http://dx.doi.org/10.14393/rbcv70n1-45254",
issn = "0560-4613 and 1808-0936",
label = "lattes: 9947670889009026 3 CapanemaPinhEscaSant:2018:EsCaRe",
language = "pt",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}