ANÁLISE DE CLASSIFICADORES DE ESTÁGIOS SUCESSIONAIS EM UM FRAGMENTO DE MATA ATLÂNTICA

Gabriela Miranda Teixeira, Pablo Hugo Alves Figueiredo, Silvio Frosini de Barros Ferraz, Luiz Felippe Salemi, Mauricio Ranzini, Nivaldo Eduardo Rizzi

Resumo


Apesar da reconhecida importância da Mata Atlântica, há uma escassez de estudos utilizando o sensoriamento remoto como ferramenta para identificação e classificação dos diferentes estágios sucessionais de seus remanescentes florestais. Neste estudo comparamos o desempenho de diferentes métodos para classificação de estágio sucessional e investigamos a existência de sazonalidade na resposta espectral de uma floresta tropical densa na Mata Atlântica. Usamos amostras de treinamento de três estágios sucessionais obtidas a partir de uma ortofoto de 2010 e selecionamos imagens Landsat 5 TM para os anos de 2009, 2010 e 2011, considerando os meses de maiores e menores médias históricas de temperatura e precipitação. Para avaliação da sazonalidade da resposta espectral usamos o teste de Mann-Whitney, comparando cada banda do espectro eletromagnético e estágios sucessionais entre as épocas de aquisição das imagens. Para classificação da cobertura vegetal usamos três Índices de vegetação (NDVI, EVI e NDMI) e Análise Discriminante Quadrática (QDA). Comparamos a acurácia dos classificadores a partir de matrizes de validação cruzada. Nossos resultados mostram diferenças significativas entre os estágios sucessionais para todas as bandas espectrais, com melhor distinção na época de menores temperaturas e precipitação. QDA foi o classificador com maior acerto global (92%), seguido por NDMI (68%), NDVI (67%) e EVI (59%). Concluímos que QDA é, dentre os classificadores avaliados, o mais eficiente para classificação sucessional da floresta e que imagens obtidas em época de menor precipitação e temperatura geram uma melhor distinção entre estágios sucessionais para essa fisionomia florestal.


Palavras-chave


Análise discriminante quadrática; Floresta tropical; Índices de vegetação

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DOI: http://dx.doi.org/10.5380/biofix.v4i2.64233

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