Detecção da espécie exótica invasora Hovenia dulcis por meio de classificação supervisionada / Detection of invasive alien species Hovenia dulcis by supervised classification
O meio natural vem passando ao longo do tempo por alterações resultantes de um modelo de desenvolvimento praticado pelo homem. Os impactos dessas alterações, como a disseminação de espécies exóticas invasoras, embora já estudados, ainda carecem de muita pesquisa e geração de conhecimento. Diante dis...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz) |
| Repositorio: | Revista Veras |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/29194 |
| Acceso en línea: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/29194 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Parque Estadual Fritz Plaumann classificação supervisionada Nearest Neighbor índice Kappa. |
| Sumario: | O meio natural vem passando ao longo do tempo por alterações resultantes de um modelo de desenvolvimento praticado pelo homem. Os impactos dessas alterações, como a disseminação de espécies exóticas invasoras, embora já estudados, ainda carecem de muita pesquisa e geração de conhecimento. Diante disto, surge a crescente preocupação com invasões em áreas naturais protegidas, em especial as unidades de conservação (UCs), e nesse contexto, o uso do sensoriamento remoto combinado ao processamento digital de imagens permite uma sistematização e análise dos padrões, podendo alcançar adequado índice de confiança. O presente trabalho teve como objetivo a detecção remota da espécie exótica invasora Hovenia dulcis no Parque Estadual Fritz Plaumann, utilizando imagens aéreas de alta resolução espacial obtidas com uso de veículo aéreo não tripulado modelo DJI Phanton Pro 4, equipado com sensor RGB, aplicando o método de classificação supervisionada de imagens. Para a detecção da espécie Hovenia dulcis, realizou-se a segmentação do ortomosaico utilizando o algoritmo Multiresolution Segmentation. Após a segmentação, foram selecionadas 7 classes de interesse e efetuada a amostragem das classes, seguido da classificação por meio do algoritmo Nearest Neighbor. Após a classificação, foi realizada a análise de acurácia através dos índices de Acurácia Geral (OA) e Kappa, os quais apresentaram valores de 0,97 e 0,95, respectivamente, considerado um resultado adequado de acordo com o índice Kappa. Desta forma, a classificação supervisionada configura-se como uma ferramenta para geração de informações e subsídios para medidas de prevenção e controle de espécies exóticas invasoras e ainda oferece potencial para auxiliar na formação e composição de cadastros temáticos. |
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