Identificação de fragmentos de floresta nativa, por diferentes intérpretes, com a utilização de imagens landsat e cbers em lavras, MG

Ciência e Agrotecnologia

Elizabeth Ferreira²  Jacinto Pereira Santos¹  Antônio Carlos Barreto¹  Antonio Augusto Aguilar Dantas¹ 

[1] ,Universidade Federal de Lavras Departamento de Engenharia Setor de CartografiaLavras MG

关键词: sensoriamento remoto;    índice Kappa;    floresta semidecídua;    remote sensing;    Kappa index;    semideciduous forest;   

DOI  :  10.1590/S1413-70542005000300021

来源: SciELO

【 摘 要 】

Neste trabalho, as imagens dos satélites Landsat 7 e Cbers 2 foram analisadas com o objetivo de identificar áreas com fragmentos de floresta semidecídua e de avaliar a exatidão da classificação feita por diferentes intérpretes e técnicas de interpretação. O estudo foi realizado em Lavras, MG, utilizando o SIG-SPRING, que possui recursos para realização da classificação digital e visual. Na comparação das diferentes classificações e avaliação da exatidão, foram empregadas as exatidões global, do consumidor, do produtor e o coeficiente Kappa. Pelos resultados, verificou-se que a exatidão global foi maior que 90% e o coeficiente Kappa variou de 50% a 77% nas comparações feitas por diferentes intérpretes, em imagens Landsat e Cbers. Os mapas de fragmentos de vegetação produzidos com base na classificação digital das imagens Cbers e Landsat apresentaram alta porcentagem de áreas comuns e os intérpretes produziram diferentes mapas, porém, aqueles gerados pela imagem Cbers apresentaram a melhor concordância entre as classificações.

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