Mapeamento da vegetação na Floresta Atlântica usando o classificador de árvore de decisão para integrar dados de sensoriamento remoto e modelo digital de terreno.

CARVALHO JÚNIOR, O. A. de; COELHO, M. A. N.; MARTINS, E. de S.; GOMES, R. A. T.; COUTO JÚNIOR, A. F.; OLIVEIRA, S. N. de; SANTANA, O. A.; Osmar Abílio de Carvalho Júnior, UnB; Marcus Alberto Nadruz Coelho, Instituto de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de Janeiro; Éder de Souza Martins, CPAC; Roberto Arnaldo Trancoso Gomes, UnB; Antonio Felipe Couto Júnior, UnB; Sandro Nunes de Oliveira, UnB; Otacílio Antunes Santana, UnB.

Mapeamento da vegetação na Floresta Atlântica usando o classificador de árvore de decisão para integrar dados de sensoriamento remoto e modelo digital de terreno.

O manejo e o monitoramento ecológico de parques nacionais e outras áreas protegidas requerem uma detalhada descrição do padrão de distribuição da vegetação. Esse artigo possui como objetivo produzir um mapa de vegetação para o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO). Essa unidade de conservação está localizada na Floresta Atlântica dentro de uma variação topográfica desde o nível do mar até 2.263 metros. A classificação da vegetação baseou-se em dados do satélite ASTER, fotografias aéreas de alta resolução e modelo digital de elevação (MDE). OMDE indica estruturas de vegetação em ambiente com alta variabilidade espacial porque se correlaciona com fatores ambientais, tais como o microclima, umidade, solo e processos geomorfológicos. O classificador de árvore de decisão foi usado para extrair informações dos dados de MDE e sensoriamento remoto. Sete fisionomias foram identificadas: Agropecuária (1,29% da área do Parque), Campos de Altitude (24,27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37,47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21,54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5,22%), Floresta Secundária (4,13%) e áreas sem vegetação (6,08%). As três maiores fisionomias estão associadas a altitudes superiores a 1.000 metros e representaram 55,5% da área total. A construção da árvore de decisão combinando informações do MDE e sensoriamento remoto pode melhorar o resultado sobre a distribuição da floresta tropical.

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Main Authors:	CARVALHO JÚNIOR, O. A. de, COELHO, M. A. N., MARTINS, E. de S., GOMES, R. A. T., COUTO JÚNIOR, A. F., OLIVEIRA, S. N. de, SANTANA, O. A.
Other Authors:	Osmar Abílio de Carvalho Júnior, UnB; Marcus Alberto Nadruz Coelho, Instituto de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de Janeiro; Éder de Souza Martins, CPAC; Roberto Arnaldo Trancoso Gomes, UnB; Antonio Felipe Couto Júnior, UnB; Sandro Nunes de Oliveira, UnB; Otacílio Antunes Santana, UnB.
Format:	Separatas biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2009-02-19
Subjects:	Imagem digital, Mapeamento, Digital imaging, Mapping., Sensoriamento Remoto, Vegetação., remote sensing, vegetation.,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/571856
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