%0 Journal Article
%4 sid.inpe.br/plutao/2018/12.14.19.51.16
%2 sid.inpe.br/plutao/2018/12.14.19.51.17
%@doi 10.14393/rbcv70n1-45254
%@issn 0560-4613
%@issn 1808-0936
%F lattes: 9947670889009026 3 CapanemaPinhEscaSant:2018:EsCaRe
%T Mapeamento de padrões de intensidade da degradação florestal: estudo de caso na região de Sinop, Mato Grosso
%D 2018
%8 jan./mar.
%9 journal article
%A Capanema, Vinicius do Prado,
%A Pinheiro, Taise Farias,
%A Escada, Maria Isabel Sobral,
%A Sant'Anna, Sidnei João Siqueira,
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress vinicius.capanema@inpe.br
%@electronicmailaddress taisefarias@hotmail.com
%@electronicmailaddress isabel.escada@inpe.br
%@electronicmailaddress sidnei.santanna@inpe.br
%B Revista Brasileira de Cartografia
%V 70
%N 1
%P 199-225
%K Degradação florestal, classificação espectral, exploração madeireira, Mineração de dados.
%X Neste trabalho é apresentada uma metodologia para mapear e classificar a partir de imagens OLI/Landsat, a intensidade de degradação florestal de forma semiautomática. A área de estudo é a região de Sinop, no estado do Mato Grosso. A metodologia constou de duas etapas: i) classificação espectral da imagem por meio da técnica de Modelo Linear de Mistura Espectral, para a geração de uma imagem-índice, combinando as frações solo e vegetação. Nessa etapa, a imagem resultante foi fatiada e os elementos indicadores de degradação florestal especificamente decorrentes de exploração madeireira, tais como, presença de pátios de estocagem, ramais de arraste, e cicatrizes de fogo, foram identificados e mapeados; ii) classificação estrutural dos padrões de intensidade de degradação florestal considerado células de 1 km2. Técnicas que exploram as métricas de paisagem e de mineração de dados foram empregadas para classificação dos padrões de degradação. O desempenho da classificação, que teve como suporte informações coletadas em campo, apresentou exatidão global e índice Kappa de 96% e 91%, respectivamente. Os resultados mostraram que essa abordagem, por considerar a intensidade da degradação, pode ser replicada em estudos temporais de análise das condições da paisagem florestal, pois a célula, sendo uma unidade fixa no tempo e no espaço, possibilita mensurar a direção e magnitude da estrutura dos elementos associados à degradação e analisar os seus efeitos colaterais espaço temporais. A metodologia proposta possibilitou gerar gradientes espaciais de intensidade de degradação florestal, cujas informações podem subsidiar o planejamento de políticas e de ações de controle e de fiscalização em áreas 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.
%@language pt