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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/29955
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Title: Detecção da infraestrutura para exploração florestal em Rondônia utilizando dados de sensoriamento remoto
Other Titles: Detection of logging infrastructure in the state of Rondônia using remotely sensed data
Authors: Pinagé, Ekena Rangel
Matricardi, Eraldo Aparecido Trondoli
Assunto:: Sensoriamento remoto
Manejo florestal
Processamento de imagens - técnicas digitais
Issue Date: Jul-2015
Publisher: Instituto de Florestas da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Citation: PINAGÉ, Ekena Rangel; MATRICARDI, Eraldo Aparecido Trondoli. Detecção da infraestrutura para exploração florestal em Rondônia utilizando dados de sensoriamento remoto. Floresta e Ambiente, Seropédica, v. 22, n. 3, p. 377-390, jul./set. 2015. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-80872015000300377&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 20 mar. 2018. doi: http://dx.doi.org/10.1590/2179-8087.064013.
Abstract: A infraestrutura para exploração florestal é fundamental nas atividades de exploração madeireira, mas responde por grande parte dos impactos ambientais dessa atividade. O presente estudo aplicou e testou cinco técnicas de processamento digital de imagens orbitais com três resoluções espaciais distintas para a detecção de estradas e pátios florestais construídos em áreas sob manejo florestal sustentável na Floresta Nacional do Jamari, estado de Rondônia. Os resultados mostraram que o NDVI e a Análise de componentes principais apresentaram a melhor acurácia global nas resoluções espaciais de 5 e 10 metros e na de 30 metros, respectivamente. De maneira geral, a acurácia do produtor para a classe de interesse não foi alta, alcançando no máximo 39,2%, e índice Kappa de 0,38. A baixa performance das técnicas de geoprocessamento utilizadas na detecção de florestas exploradas seletivamente está relacionada às alterações ocorridas no dossel da floresta manejada, pouco perceptíveis em imagens de satélite.
Abstract: Logging lands (forest roads and log decks) are an underlying issue during selective logging activities, but they are responsible for most impacts on the forest. This study aimed to apply and assess the performance of five geoprocessing techniques on remotely sensed data using three different spatial resolutions to detect logging lands under forest management at the Jamari National Forest, state of Rondônia, Brazil. The research results showed that Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Principal Components Analysis (PCA) presented the best overall accuracy using spatial resolutions of 5 and 10 meters, and 30 meters, respectively. Generally, the overall accuracy and Kappa statistics for the selectively logged forest classifications were not good (39.2% or lower, and 0.38 or lower, respectively). The low performance of the geoprocessing techniques is related to the subtle changes on the forest canopy cover under selective logging activities.
Licença:: Floresta e Ambiente - Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribution, que permite uso, distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que o trabalho original seja corretamente citado (CC BY 4.0). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-80872015000300377&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 20 mar. 2018.
DOI: http://dx.doi.org/10.1590/2179-8087.064013
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