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Detecção da infraestrutura para exploração florestal em Rondônia utilizando dados de sensoriamento remoto

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dc.contributor.author Pinagé, Ekena Rangel
dc.contributor.author Matricardi, Eraldo Aparecido Trondoli
dc.date.accessioned 2015-10-27T12:25:25Z
dc.date.available 2015-10-27T12:25:25Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.citation PINAGÉ, E. R.; MATRICARDI, E. A. T. Detecção da infraestrutura para exploração florestal em Rondônia utilizando dados de sensoriamento remoto. Floresta e Ambiente, Rio de Janeiro, v. 22, n. 3, p. 377-390. 2015. pt_BR
dc.identifier.issn 2179-8087
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br:80/handle/123456789/15911
dc.description.abstract A infraestrutura para exploração florestal é fundamental nas atividades de exploração madeireira, mas responde por grande parte dos impactos ambientais dessa atividade. O presente estudo aplicou e testou cinco técnicas de processamento digital de imagens orbitais com três resoluções espaciais distintas para a detecção de estradas e pátios florestais construídos em áreas sob manejo florestal sustentável na Floresta Nacional do Jamari, estado de Rondônia. Os resultados mostraram que o NDVI e a Análise de componentes principais apresentaram a melhor acurácia global nas resoluções espaciais de 5 e 10 metros e na de 30 metros, respectivamente. De maneira geral, a acurácia do produtor para a classe de interesse não foi alta, alcançando no máximo 39,2%, e índice Kappa de 0,38. A baixa performance das técnicas de geoprocessamento utilizadas na detecção de florestas exploradas seletivamente está relacionada às alterações ocorridas no dossel da floresta manejada, pouco perceptíveis em imagens de satélite. pt_BR
dc.description.abstract Logging lands (forest roads and log decks) are an underlying issue during selective logging activities, but they are responsible for most impacts on the forest. This study aimed to apply and assess the performance of five geoprocessing techniques on remotely sensed data using three different spatial resolutions to detect logging lands under forest management at the Jamari National Forest, state of Rondônia, Brazil. The research results showed that Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Principal Components Analysis (PCA) presented the best overall accuracy using spatial resolutions of 5 and 10 meters, and 30 meters, respectively. Generally, the overall accuracy and Kappa statistics for the selectively logged forest classifications were not good (39.2% or lower, and 0.38 or lower, respectively). The low performance of the geoprocessing techniques is related to the subtle changes on the forest canopy cover under selective logging activities. pt_BR
dc.format 14 páginas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro pt_BR
dc.relation.ispartofseries Floresta e Ambiente:v.22,n.3;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Geoprocessamento e sensoriamento remoto pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal pt_BR
dc.title Detecção da infraestrutura para exploração florestal em Rondônia utilizando dados de sensoriamento remoto pt_BR
dc.title Detection of logging infrastructure in the State of Rondônia using remotely sensed data pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

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Revista_Florest ... e_v22_n3_p377-390_2015.pdf 2.840Mb application/pdf View/Open ou Pre-visualizar

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