Voltar
Artigo Acesso aberto Produção Nacional Revisado por pares
BIBTEX RIS

Classificação de estratos florestais utilizando redes neurais artificiais e dados de sensoriamento remoto

2016; Instituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficas (IPABHi); Volume: 11; Issue: 3 Linguagem: Português

10.4136/ambi-agua.1871

ISSN

1980-993X

Autores

Wanderson Gonçalves e Gonçalves, Hebe Morganne Campos Ribeiro, José Alberto Silva de Sá, Gundisalvo Piratoba Morales, Hélio Raymundo Ferreira Filho, Arthur da Costa Almeida,

Tópico(s)

Remote Sensing in Agriculture

Resumo

O presente estudo objetivou a classificação de tipologias florestais por meio de redes neurais artificiais utilizando dados provenientes de um inventário florestal, fornecido pelo Instituto de Desenvolvimento Florestal e da Biodiversidade do Estado do Pará (IDEFLOR-BIO), e das bandas 3, 4 e 5 do TM do satélite Landsat 5. As informações provenientes das imagens de satélite foram extraídas por meio do aplicativo QGIS 2.8.1 Wien e utilizadas no banco de dados para o treinamento das redes neurais pertencentes às ferramentas do software MATLAB® R2011b. Foram treinadas redes neurais como classificadores de dois tipos florestais: Floresta Ombrófila Densa de Terras baixas Dossel emergente (Dbe) e Floresta Ombrófila Densa Terras baixas Dossel emergente mais Aberta com palmeiras (Dbe + Abp) no conjunto de glebas estaduais Mamuru Arapiuns, Pará, e avaliadas usando os indicadores matriz de confusão, cálculo de acurácia global, coeficiente Kappa e o gráfico de características do receptor operacional (ROC). O melhor resultado de classificação foi obtido por meio da rede neural probabilística de função de base radial (RBF) “newpnn”, com uma acurácia global de 88%, e coeficiente Kappa de 76%, sendo avaliado como um classificador muito bom, evidenciando a aplicação dessa metodologia na análise de áreas com potencial para prestar serviços ecossistêmicos e, principalmente, na prestação de serviços ambientais em áreas antrópicas que adotam sistema de produção agropecuária com baixa emissão de carbono na Amazônia.

Referência(s)