Revista Brasileira de Cartografia (Mar 2018)

Mapeamento de padrões de intensidade da degradação florestal: estudo de caso na região de Sinop, Mato Grosso

  • Vinicius do Prado Capanema,
  • Taise Farias Pinheiro,
  • Maria Isabel Sobral Escada,
  • Sidnei J. S. Sant'Anna

Journal volume & issue
Vol. 70, no. 1

Abstract

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Neste trabalho é apresentada uma metodologia para mapear e classificar a partir de imagens OLI/Landsat, a intensidade de degradação florestal de forma semiautomática. A área de estudo é a região de Sinop, no estado do Mato Grosso. A metodologia constou de duas etapas: i) classificação espectral da imagem por meio da técnica de Modelo Linear de Mistura Espectral, para a geração de uma imagem-índice, combinando as frações solo e vegetação. Nessa etapa, a imagem resultante foi fatiada e os elementos indicadores de degradação florestal especificamente decorrentes de exploração madeireira, tais como, presença de pátios de estocagem, ramais de arraste, e cicatrizes de fogo, foram identificados e mapeados; ii) classificação estrutural dos padrões de intensidade de degradação florestal considerado células de 1 km2. Técnicas que exploram as métricas de paisagem e de mineração de dados foram empregadas para classificação dos padrões de degradação. O desempenho da classificação, que teve como suporte informações coletadas em campo, apresentou exatidão global e índice Kappa de 96% e 91%, respectivamente. Os resultados mostraram que essa abordagem, por considerar a intensidade da degradação, pode ser replicada em estudos temporais de análise das condições da paisagem florestal, pois a célula, sendo uma unidade fixa no tempo e no espaço, possibilita mensurar a direção e magnitude da estrutura dos elementos associados à degradação e analisar os seus efeitos colaterais espaço temporais. A metodologia proposta possibilitou gerar gradientes espaciais de intensidade de degradação florestal, cujas informações podem subsidiar o planejamento de políticas e de ações de controle e de fiscalização em áreas florestais.

Keywords