Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-06-29T13:50:41Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 8017325 bytes, checksum: d629f140a9c8dc8b022cd34baa6561d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T13:50:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 8017325 bytes, checksum: d629f140a9c8dc8b022cd34baa6561d4 (MD5) Previous issue date: 2005-02-21 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A partir de uma imagem de satélite IKONOS II, de uma área no Médio Rio Doce, localizada entre os municípios de Governador Valadares e Tumiritinga, com 56,73 km 2 , foi realizada uma identificação da intensidade de degradação do solo e da cobertura vegetal. A análise da imagem foi realizada pelo sistema de fotointerpretação cujos resultados foram processados em softwares de SIG ArcInfo e ArcView (ESRI, 1996). Paralelamente foram empregados dados históricos da área e dados do meio físico contidos nos mapas de solos e mapas planialtimétricos, dos quais foram obtidas informações sobre hidrografia; relevo e rede viária. De forma complementar, foram efetuadas visitas ao campo para coleta de informações, compondo uma fonte primária de dados. Como resultados, foram obtidos os mapas de Geoformas, Cobertura Vegetal e Geoambientes e Degradação. Para obtenção do mapa de Geoambientes e Degradação foram identificadas as intensidades de degradação do solo e vegetação, tendo como referência as características presentes e pretéritas da área considerada. Foram efetuadas observações de campo sobre os processos e intensidades de degradação desses ambientes. Para tanto, foram elaboradas tabelas que correlacionam a intensidade de degradação com os indicadores presentes no solo e na vegetação da área estudada. Foram identificadas quatro classes de degradação (cd): cd 1 - muito baixa ou leve, que corresponde a 7,5% da área; cd 2 - baixa ou moderada, observada em 7,2% da área; cd 3 - alta ou forte - presente em 47,5% da área e cd 4 - muito alta ou muito forte - cuja ocorrência foi identificada em 37,8% da área. / An identification of the intensity of soil degradation and vegetal covering of an area in the Médio Rio Doce, located between the cities of Governador Valadares and Tumiritinga, with 56,73 km 2 , was established based on an image of satellite IKONOS II. The analysis of the image was performed by means of the system of photointerpretation whose results were processed using softwares of SIG ArcInfo and ArcView (ESRI, 1996). Parallelly, historic data of the land area and data of the physical environment contained in soil maps and in planialtimetric maps were used. Information about hydrography, relief and roads were collected from planialtimetric maps. As a complementary approach, field trips were made in order to collect information, composing this way, a primary source of data. As a result, maps of Geoforms, Vegetal Covering, Geoenvironment and Degradation were attained. In order to obtain the map of Geoenvironment and Degradation, intensities of soil degradation as well as vegetation were identified having the present and preterit characteristics of the considered land area as reference. In addition, field observation about the degradation intensity process of these environments was performed. For such, tables which correlate the intensity of degradation to the indicative elements present in the soil and in the vegetation of the analyzed area were elaborated. According to the undertaken studies, four classes of degradation were identified (cd): cd 1 - very low or slight, which corresponds to 7,5% of the area; cd 2 - low or moderate, observed in 7,2% of the area; cd 3 - high or strong, present in 47,5% of the area and cd 4 - very high or very strong, whose occurrence was identified in 37,8% of the area.

Desde a década de 70, técnicas de Sensoriamento Remoto têm sido usadas para estudar os recursos naturais. A partir da década de 90, o lançamento de satélites com sensores de alta resolução levou à implementação de novas abordagens no processamento digital de imagens. O mapeamento florestal é uma das ferramentas fundamentais para efetuar o diagnóstico atual da situação de remanescentes florestais, possibilitando, assim, a definição de estratégias que poderão conciliar a conservação da natureza e o desenvolvimento econômico de uma propriedade ou região. A presente pesquisa avaliou a possibilidade de se identificar e discriminar tipologias florestais presentes em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista, visando desenvolver uma metodologia para o mapeamento dos remanescentes deste ecossistema de forma rápida, com baixo custo e precisão aceitável. Neste estudo de caso, os trabalhos foram realizados na Reserva Florestal EMBRAPA/EPAGRl, localizada no município de Caçador-SC. Levantamentos de campo, através do apontamento de áreas consideradas "alvo", forneceram um importante suporte para a definição das tipologias presentes na área de estudo. Em imagem Ikonos foram aplicadas técnicas de processamento digital de imagens, testando-se algoritmos de segmentação e classificação orientada a regiões como ferramentas para a descrição do estado atual da floresta. A avaliação do processamento digital foi efetuada comparando-se os resultados com um mapa-, referência ("verdade de campo"), elaborado no software ArcView, por meio de interpretação visual da imagem via tela do monitor. A definição das classes de mapeamento foi baseada na presença de espécies indicadoras de estágio sucessional com fisionomia arbustiva a arbórea que compõem o dossel da floresta. O mapeamento foi estruturado em dois níveis hierárquicos, sendo o primeiro referente aos estágios sucessionais e, o segundo, às tipologias propriamente ditas. Foram definidas e mapeadas 13 classes temáticas por meio de interpretação visual, sendo oito destas referentes a tipologias florestais. Métodos de análises qualitativas e quantitativas foram empregados para a definição dos melhores pares de limiares para o processo de segmentação. Para tanto, na análise quantitativa desenvolveu-se uma modificação do índice IAVAS, denominado IAVASmod' Este índice permitiu comparar os diferentes limiares de similaridade e área, eliminando, com isto, a subjetividade de uma avaliação qualitativa na definição das melhores combinações de pares limiares. Dentre os pares testados, o melhor foi o par de limiares 35 para similaridade e 1.200 para área. As regiões geradas por este par de limiares foram submetidas ao processo de classificação, empregando-se os algoritmos "Isoseg" e "Bhattacharyya", disponíveis no software SPRlNG. Na classificação digital, reduziu-se para 11 o número de classes devido à não discriminação de uma classe referente à tipologia florestal e o agrupamento de outras duas referentes ao uso do solo. A classificação digital supervisionada apresentou-se eficiente para discriminar a tipologia "Predominância de Araucária". Para as demais tipologias florestais o classificador Bhattacharyya não demonstrou uma performance adequada, fato que influenciou os baixos valores de acuracidade geral (51,73%) e o índice kappa (0,43).