Classificadores Digitais Automáticos para Mapeamento de Bioindicadores Vegetais de Restingas: Estudo de Caso no PARNA da Restinga de Jurubatiba, RJ, Brasil

Boletim do Observatório Ambiental Alberto Ribeiro Lamego

Endereço:
Rua Coronel Walter Kramer - 357 - Parque Santo Antônio
Campos dos Goytacazes / RJ
28080-565
Site: http://www.essentiaeditora.iff.edu.br/index.php/boletim/about
Telefone: (22) 2737-5648
ISSN: 2177-4560
Editor Chefe: José Augusto Ferreira da Silva
Início Publicação: 01/10/2007
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Engenharia ambiental, Área de Estudo: Multidisciplinar

Classificadores Digitais Automáticos para Mapeamento de Bioindicadores Vegetais de Restingas: Estudo de Caso no PARNA da Restinga de Jurubatiba, RJ, Brasil

Ano: 2015 | Volume: 9 | Número: 2
Autores: Leandro José Kusdra de Pinho, Jose Augusto Ferreira da Silva, Carlos André Luz Jeronymo, Italo Bruno Leão Bettega
Autor Correspondente: Leandro José Kusdra de Pinho | [email protected]

Palavras-chave: Classificadores Digitais Automáticos, Bioindicadores, Sensoriamento Remoto, Vegetação de Restinga

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Avalia-se com esta pesquisa o avanço das geotecnologias, em especial o sensoriamento remoto e dos serviços de imageamento por satélites nos mapeamentos ambientais para fins de monitoramento de espécies vegetais bioindicadoras, visando a menor custo e maior eficiência, quando comparado às técnicas tradicionais. As espécies nativas de restinga são utilizadas como bioindicadores da qualidade ambiental. Busca-se identificar espécies vegetais específicas por meio de classificação digital automática de imagens de satélites.



Resumo Inglês:

With  this  study  we  evaluate  the  evolution  of  geotechnologies,  specially  remote  sensing  and  satellite  image  services  for  monitoring  of  plant  species  as  bioindicators,  aiming  at  lower  costs  and  greater  efficiency  when  compared to traditional methods. Sandbank native plant species are used as bioindicators of environmental quality. Our aim is to identify specific plant species by using digital classification of satellite images.