“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13121
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Agronomia |
| Setor | Instituto de Ciências Agrárias - Campus Florestal |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | André Luis Rubinatti |
| Orientador | DENIS MEDINA GUEDES |
| Outros membros | Aline Marcia da Silva, Poliana Carolina Maia, Rólemann Sangiorgi Junior |
| Título | Evolução da área de mata da Universidade Federal de Viçosa - Campus Florestal |
| Resumo | É sabido que o sensoriamento remoto tem se mostrado um eficiente instrumento na coleta de grandes volumes de dados. Ao longo de décadas foram desenvolvidos plataformas e sensores com crescente ganho em resolução temporal, espacial, radiométrica e espectral, possibilitando classificar uma determinada imagem e obter o mapeamento do uso da terra. A Universidade Federal de Viçosa, Campus Florestal tem uma grande área de mata preservada e o uso de sensoriamento remoto é uma poderosa ferramenta para monitoramento da conservação dessas áreas. O objetivo deste estudo foi realizar uma análise comparativa da área de mata da Universidade Federal de Viçosa – Campus Florestal, de acordo com suas características físico-naturais, evidenciando sua evolução em um período de quatro anos, 2016 a 2020. Como ferramenta de trabalho foi utilizado o software QGIS versão3.4 por se tratar de um programa livre, que permite manipular os dados espaciais, suportando vários formatos de imagens e vetores. Para a classificação supervisionada foram utilizadas imagens do Sentinel-2A sensor MSI do dia 26/07/2016 e do satélite CIBERS4A do sensor WPM do dia 08/08/2020. As imagens foram recortadas de acordo com o perímetro do campus e em seguida, foram realizadas composições coloridas com as bandas vermelho, verde, azul e infravermelho próximo. A classificação foi realizada a partir do plugin Dzetsaka disponibilizado no QGIS, que utiliza um método de classificação supervisionada com um classificador de Modelo de Mistura Gaussiana. As imagens foram divididas em duas classes, e estabeleceu-se que a classe 1 seria a área de mata, representada por matas ciliares, vegetações nativas e/ou áreas de reposição florestal e a classe 2 as áreas abertas, representadas por tudo que não estivesse na classe 1, ou seja, identificadas por áreas antropizadas, feições alteradas pela ação do homem. As áreas de treinamento foram delimitadas por polígonos de amostragem que pudessem representar da melhor forma possível a classe escolhida. A partir dessa classificação supervisionada, foi realizado o cálculo das áreas ocupadas por cada categoria de uso, utilizando a calculadora de campo da tabela de atributos do QGIS. Como resultado, a classificação supervisionada se mostrou uma ferramenta útil para a comparação proposta concluindo que em 2016 havia uma área de mata de aproximadamente 808.0 (ha) e em 2020 a área aumentou para 890.4 (ha). Um acréscimo da área com mata de aproximadamente 5%. |
| Palavras-chave | Classificação supervisionada, sensoriamento remoto, geoprocessamento. |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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