Detecção de corte seletivo de madeira por técnica de rotação radiométrica na floresta amazônica

Ambiência

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ISSN: 2175-9405
Editor Chefe: Luiz Gilberto Bertotti
Início Publicação: 31/05/2005
Periodicidade: Quadrimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Agronomia, Área de Estudo: Biologia geral, Área de Estudo: Recursos Florestais e Engenharia Florestal, Área de Estudo: Ciências Biológicas, Área de Estudo: Ciências Exatas, Área de Estudo: Geociências, Área de Estudo: Ciências Humanas, Área de Estudo: Geografia, Área de Estudo: Ciências Sociais Aplicadas, Área de Estudo: Planejamento urbano e regional

Detecção de corte seletivo de madeira por técnica de rotação radiométrica na floresta amazônica

Ano: 2008 | Volume: 4 | Número: Suplemento
Autores: Paulo Mauricio Lima de Alencastro Graça, Francisco Darío Maldonado, João Roberto dos Santos, João Vianei Soares
Autor Correspondente: Paulo Mauricio Lima de Alencastro Graça | [email protected]

Palavras-chave: sensoriamento remoto, detecção de mudanças, rotação radiométrica, exploração madeireira

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Este estudo teve por objetivo desenvolver uma metodologia para detectar
a exploração seletiva de madeira na Amazônia. Para alcançar este objetivo
utilizou-se a técnica de detecção de mudanças baseada na rotação
radiométrica controlada por eixo de não mudança (RCEN) acoplada a um
classifi cador temático probabilístico. Esta técnica tem como vantagem
dispensar a necessidade de correções radiométricas prévias para as
imagens analisadas. Os resultados encontrados revelam que as áreas de
fl orestas afetadas pela extração madeireira ultrapassaram a extensão das
áreas de fl orestas convertidas para fi ns agrícolas na região de Cláudia,
Mato Grosso. O desempenho do mapeamento da atividade madeireira
foi satisfatório, apresentando um Kappa condicional de 0,72. Esforços
futuros para o aprimoramento de um sistema operacional automatizado
utilizando esta técnica serão envidados.



Resumo Inglês:

The purpose of this study was to develop a methodology for detecting
selective logging in the Amazon. To achieve this objective we used a
change detection technique based on radiometric rotation controlled
by the no-change axis (RCEN) coupled with a probabilistic thematic
classifier. The advantage of this technique that is dispenses with
radiometric corrections prior to the images analysis. The results show
that Claudia, in the state of Mato Grosso. The performance of the method
of mapping for logging activity was satisfactory, with a conditional
Kappa value of 0.72. Future efforts to develop a system for automated
operational detection using this technique will be undertaken.