Utilização de técnicas de deteção remota na identificação de Acacia sp. na Região Centro Sul de Portugal Continental
Type
masterThesis
Creator
Publisher
Identifier
MARTINS, Filipe Domingos (2012) - Utilização de técnicas de deteção remota na identificação de Acacia sp. na Região Centro Sul de Portugal Continental. Castelo Branco : IPCB. ESA. 1 CD-ROM. Dissertação de Mestrado.
Title
Utilização de técnicas de deteção remota na identificação de Acacia sp. na Região Centro Sul de Portugal Continental
Contributor
Alegria, Cristina Maria Martins
Gil, Artur José Freire
Gil, Artur José Freire
Subject
Deteção remota
ASTER
Cartografia de vegetação
Cartografia de ocupação do solo
Espécies exóticas invasoras
Acacia dealbata Link
ASTER
Cartografia de vegetação
Cartografia de ocupação do solo
Espécies exóticas invasoras
Acacia dealbata Link
Date
2012-12-14T17:34:46Z
2012-12-14T17:34:46Z
2012
2012-12-14T17:34:46Z
2012
Description
Dissertação apresentada à Escola Superior Agrária do Instituto Politécnico de Castelo Branco para obtenção do Grau de Mestre em Sistemas de Informação Geográfica - Recursos Agro-Florestais e Ambientais
A deteção remota é uma ferramenta que permite a cartografia e monitorização de espécies exóticas invasoras e providencia um meio para detetar alterações na ocupação do solo, derivado do recurso a múltiplos sensores com diferentes resoluções espectrais, espaciais e temporais. As espécies exóticas invasoras são unanimemente consideradas como uma das maiores ameaças à biodiversidade a nível global, alterando ecossistemas e levando a uma cada vez maior uniformização do coberto vegetal. A Acacia dealbata Link é considerada como uma das maiores invasoras a nível nacional, sendo conhecidas ocupações da espécie em todo o território nacional. Na Região Centro Sul de Portugal Continental, a invasão por Acacia dealbata tem vindo a atingir proporções consideráveis, não estando no entanto quantificadas zonas de ocorrência. Através da utilização de técnicas de deteção remota estudou-se a possibilidade de produzir por processos de classificação assistida a cartografia das áreas de infestação da espécie Acacia dealbata, utilizando imagens de satélite multiespectrais ASTER de duas diferentes épocas do ano (março, mês de floração da espécie-alvo; agosto, época mais seca). Para a classificação assistida utilizaram-se métodos supervisionados, mais especificamente, um classificador paramétrico convencional – classificador de Máxima Verosimilhança (Maximum Likelihood) e dois métodos não paramétricos – classificador de Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machine) e Redes Neuronais Artificiais (Artificial Neural Networks – ANN). Os resultados globais demonstraram maior precisão de classificação no mês de março, com o classificador da máxima verosimilhança a registar melhores resultados (Kappa > 0,85). A classificação da Acacia dealbata obteve excelentes resultados no classificador da máxima verosimilhança (K=1), daí se podendo afirmar que a classificação por imagens multiespectrais ASTER pode constituir uma ferramenta viável para a monitorização e delimitação de Acacia dealbata na zona centro sul de Portugal Continental. No que diz respeito à Cartografia de Ocupação do Solo mais convencional, os melhores resultados globais são obtidos pelo classificador da máxima verosimilhança no mês de março (K=0,89), sendo que todas as classes individuais registaram índices Kappa superior a 0,82, concluindo-se a real aplicabilidade de imagens multiespectrais ASTER na classificação de classes genéricas de ocupação do solo.
A deteção remota é uma ferramenta que permite a cartografia e monitorização de espécies exóticas invasoras e providencia um meio para detetar alterações na ocupação do solo, derivado do recurso a múltiplos sensores com diferentes resoluções espectrais, espaciais e temporais. As espécies exóticas invasoras são unanimemente consideradas como uma das maiores ameaças à biodiversidade a nível global, alterando ecossistemas e levando a uma cada vez maior uniformização do coberto vegetal. A Acacia dealbata Link é considerada como uma das maiores invasoras a nível nacional, sendo conhecidas ocupações da espécie em todo o território nacional. Na Região Centro Sul de Portugal Continental, a invasão por Acacia dealbata tem vindo a atingir proporções consideráveis, não estando no entanto quantificadas zonas de ocorrência. Através da utilização de técnicas de deteção remota estudou-se a possibilidade de produzir por processos de classificação assistida a cartografia das áreas de infestação da espécie Acacia dealbata, utilizando imagens de satélite multiespectrais ASTER de duas diferentes épocas do ano (março, mês de floração da espécie-alvo; agosto, época mais seca). Para a classificação assistida utilizaram-se métodos supervisionados, mais especificamente, um classificador paramétrico convencional – classificador de Máxima Verosimilhança (Maximum Likelihood) e dois métodos não paramétricos – classificador de Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machine) e Redes Neuronais Artificiais (Artificial Neural Networks – ANN). Os resultados globais demonstraram maior precisão de classificação no mês de março, com o classificador da máxima verosimilhança a registar melhores resultados (Kappa > 0,85). A classificação da Acacia dealbata obteve excelentes resultados no classificador da máxima verosimilhança (K=1), daí se podendo afirmar que a classificação por imagens multiespectrais ASTER pode constituir uma ferramenta viável para a monitorização e delimitação de Acacia dealbata na zona centro sul de Portugal Continental. No que diz respeito à Cartografia de Ocupação do Solo mais convencional, os melhores resultados globais são obtidos pelo classificador da máxima verosimilhança no mês de março (K=0,89), sendo que todas as classes individuais registaram índices Kappa superior a 0,82, concluindo-se a real aplicabilidade de imagens multiespectrais ASTER na classificação de classes genéricas de ocupação do solo.
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