The fuzzy inference system has been tuned and revamped many times over and applied to numerous domains. New and improved techniques have been presented for fuzzification, implication, rule composition and defuzzification, leaving rule aggregation relatively underrepresented. Current FIS aggregation operators are relatively simple and have remained more-or-less unchanged over the years. For many problems, these simple aggregation operators produce intuitive, useful and meaningful results. However, there exists a wide class of problems for which quality aggregation requires nonditivity and exploitation of interactions between rules. Herein, the fuzzy integral, a parametric non-linear aggregation operator, is used to fill this gap. Specifically, recent advancements in extensions of the fuzzy integral to “unrestricted” fuzzy sets, i.e., subnormal and non-convex, makes this now possible. The roles of two extensions, gFI and the NDFI, are explored and demonstrate when and where to apply these aggregations, and present efficient algorithms to approximate their solutions.

As florestas tropicais, como a floresta amazônica, têm fundamental participação na estabilidade dos ambientes locais, principalmente, pela oferta de serviços e produtos. Por isso, passou a ser visionada como fonte inesgotável de recursos florestais, dentre os quais, está o produto madeireiro. Nesse contexto, problemas ambientais passaram a ter maior atenção dos órgãos públicos, ligados ao monitoramento desses recursos. Diante disso, as ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são fortes aliadas à maximização dessas operações. Esse cenário leva ao objetivo deste estudo, que é avaliar as alterações no dossel florestal, por meio da Análise de Mistura Espectral-AME e Índice Normalizado de Diferença de Fração-NDFI. O estudo foi conduzido em três áreas localizadas no município de Paragominas-PA obtidas no banco de dados da SEMAS-PA. No primeiro passo, a imagem foi pré-processada, para posterior aplicação do SMA. Na aplicação do SMA gerou-se quatro frações de abundância, as quais foram fundamentais para identificação da exploração. Em seguida, foi utilizado o NDFI, para determinar o Grau de Alteração no Dossel Florestal-GADF. Os resultados revelaram diferenças significativas pelo teste de Kruskal-Wallis nas três áreas, ao observar a comparação das quatro imagens-fração e no valor de NDFI, o que não traduziu diferenças quanto ao GADF, pois as áreas, apresentaram mesmo intervalor de alteração, conforme os intervalos propostos pela SEMAS (2015), indicando baixa intensidade de impactos sobre o dossel florestal. O NDFI, sob as condições locais, não mostrou sensibilidade a mudanças quanto ao nível de alteração no dossel florestal (Tabela 2), isso pode ter acontecido devido à necessidade de detecção da vegetação seca, que no caso ainda está em processo de consolidação, pois a análise das imagens ocorreu durante a exploração madeireira.