Mapeamento da vegetação na Floresta Atlântica usando o classificador de árvore de decisão para integrar dados de sensoriamento remoto e modelo digital de terreno.
Mapeamento da vegetação na Floresta Atlântica usando o classificador de árvore de decisão para integrar dados de sensoriamento remoto e modelo digital de terreno.
Autoria: CARVALHO JÚNIOR, O. A. de; COELHO, M. A. N.; MARTINS, E. de S.; GOMES, R. A. T.; COUTO JÚNIOR, A. F.; OLIVEIRA, S. N. de; SANTANA, O. A.
Resumo: O manejo e o monitoramento ecológico de parques nacionais e outras áreas protegidas requerem uma detalhada descrição do padrão de distribuição da vegetação. Esse artigo possui como objetivo produzir um mapa de vegetação para o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO). Essa unidade de conservação está localizada na Floresta Atlântica dentro de uma variação topográfica desde o nível do mar até 2.263 metros. A classificação da vegetação baseou-se em dados do satélite ASTER, fotografias aéreas de alta resolução e modelo digital de elevação (MDE). OMDE indica estruturas de vegetação em ambiente com alta variabilidade espacial porque se correlaciona com fatores ambientais, tais como o microclima, umidade, solo e processos geomorfológicos. O classificador de árvore de decisão foi usado para extrair informações dos dados de MDE e sensoriamento remoto. Sete fisionomias foram identificadas: Agropecuária (1,29% da área do Parque), Campos de Altitude (24,27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37,47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21,54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5,22%), Floresta Secundária (4,13%) e áreas sem vegetação (6,08%). As três maiores fisionomias estão associadas a altitudes superiores a 1.000 metros e representaram 55,5% da área total. A construção da árvore de decisão combinando informações do MDE e sensoriamento remoto pode melhorar o resultado sobre a distribuição da floresta tropical.
Ano de publicação: 2008
Tipo de publicação: Artigo de periódico
Unidade: Embrapa Cerrados
Palavras-chave: Digital imaging, Imagem digital, Mapeamento, Mapping, Sensoriamento Remoto, Vegetação, remote sensing, vegetation
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