Pós-graduação em Ciência Florestal
Permanent URI for this communityhttps://repositorio.ufvjm.edu.br/communities/8eab09a5-b6a9-4c3d-8459-c478f42d2530
PPGCF - Programa de Pós-graduação em Ciência Florestal
Browse
Search Results
Item Classificação de estágios sucessionais em floresta estacional semidecidual usando Aeronave Remotamente Pilotada(UFVJM, 2023) Oliveira, Adéliton da Fonseca de; Görgens, Eric Bastos; Pereira, Israel Marinho; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)A classificação da vegetação é uma etapa fundamental em processos de intervenção em área de Mata Atlântica, condicionada a identificação dos estágios da vegetação inicial, médio e avançado. Assim, o objetivo deste trabalho consistiu em propor um método de classificação de estágios sucessionais da vegetação em inicial, médio e avançado dos fragmentos de floresta estacional semidecidual de três municípios (São João Evangelista, Sabinópolis e Conceição do Mato Dentro) do estado de Minas Gerais utilizando atributos de imagens aéreas obtidas com RPAs. Nas últimas décadas, as imagens obtidas por Aeronave Remotamente Pilotada (RPA), vêm apresentando grande potencial em diversas áreas do conhecimento, dentre elas o setor florestal. As RPAs surgiram como alternativa às imagens obtidas por satélite e aerofotogrametria tripulada, devido a flexibilidade quando ao transporte, manuseio, planejamento, execução de voos e ao refinamento da resolução espacial das imagens. Foram adotadas duas abordagens: a primeira consistiu em utilizar atributos espectrais e texturais de imagens aéreas multiespectrais (bandas red, green, rededge e nir), juntamente com atributos espectrais, estruturais e texturais de imagens RGB (bandas, red, green e blue). Uma segunda abordagem apenas com dados RGB foi realizada, ou seja, as bandas espectrais, atributos texturais e estruturais dos dados RGB. Em seguida, aplicou-se a análise de agrupamento pela técnica k-means (distância euclidiana e método Gap Statistic), com o intuito de agrupar atributos semelhantes e desta forma discriminar e classificar os estágios sucessionais da vegetação. Os resultados indicam que a inclusão de atributos multiespectrais juntamente com atributos RGB melhora a classificação dos fragmentos florestais. Entretanto, é importante ressaltar que apenas com a utilização de atributos extraídos de imagens RGB foi possível obter uma distinção e classificação promissora dos diferentes estágios sucessionais da floresta estacional semidecidual.