Processamento digital de imagens destinado ao mapeamento da ocupação humana do alto Bonfim e análise histórica dos remanescentes florestais entre os anos de 1965 a 2006.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Veloso, Nirvana Ribeiro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
BR
UERJ
Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/10844
Resumo: Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível analisar o processo de ocupação humana da bacia hidrográfica do rio Bonfim, localizada no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Este processo possibilitou a geração de mapas de uso da terra e cobertura vegetal e configurou-se numa importante etapa para avaliação ambiental capaz de auxiliar e dar fomento à execução de atividades de gestão e monitoramento do meio ambiente e de análise histórica dos remanescentes florestais ao longo dos últimos anos. Nesta pesquisa foram adotadas classes temáticas com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais na escala 1/40.000. As classes adotadas foram: afloramento rochoso e vegetação rupestre; obras e edificações; áreas agrícolas e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar o melhor método de classificação. Primeiramente, efetuou-se a classificação no sistema SPRING, testando-se os melhores parâmetros de similaridade e área na detecção de fragmentos, somente da classe vegetação. Houve tentativa de classificar as demais classes de uso diretamente pelo sistema SPRING, mas esta classificação não foi viável por apresentar conflitos em relação às classes, desta forma, neste sistema foi feita somente a classificação e quantificação da classe vegetação. Visando dar continuidade a pesquisa, optou-se por executar uma interpretação visual, através do sistema ArcGis, para todas as classes de uso do solo, possibilitando o mapeamento da dinâmica de evolução humana, diante da floresta de mata atlântica na área de estudos e análise histórica de seus remanescentes entre os anos dos anos 1965, 1975, 1994 e 2006.
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Este processo possibilitou a geração de mapas de uso da terra e cobertura vegetal e configurou-se numa importante etapa para avaliação ambiental capaz de auxiliar e dar fomento à execução de atividades de gestão e monitoramento do meio ambiente e de análise histórica dos remanescentes florestais ao longo dos últimos anos. Nesta pesquisa foram adotadas classes temáticas com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais na escala 1/40.000. As classes adotadas foram: afloramento rochoso e vegetação rupestre; obras e edificações; áreas agrícolas e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar o melhor método de classificação. Primeiramente, efetuou-se a classificação no sistema SPRING, testando-se os melhores parâmetros de similaridade e área na detecção de fragmentos, somente da classe vegetação. Houve tentativa de classificar as demais classes de uso diretamente pelo sistema SPRING, mas esta classificação não foi viável por apresentar conflitos em relação às classes, desta forma, neste sistema foi feita somente a classificação e quantificação da classe vegetação. Visando dar continuidade a pesquisa, optou-se por executar uma interpretação visual, através do sistema ArcGis, para todas as classes de uso do solo, possibilitando o mapeamento da dinâmica de evolução humana, diante da floresta de mata atlântica na área de estudos e análise histórica de seus remanescentes entre os anos dos anos 1965, 1975, 1994 e 2006.Through digital imaging, specifically the steps of segmentation and classification, it was possible to analyze the process of human occupation of Bonfim river basin, located in the city of Petropolis, state of Rio de Janeiro. This process enabled the generation of maps of land use and vegetation cover and configured in an important step for environmental assessment can help and give encouragement to perform the activities of management and environmental monitoring and historical analysis of forest remnants along in recent years. In this research were adopted thematic classes in order to allow classification of digital images in 1/40.000 scale. The classes were adopted: rocky outcrop vegetation and rock; works and buildings, vegetation and agricultural areas. Studies were made to indicate the best method of classification. First, we performed the classification system SPRING, testing the best parameters of similarity and detection of fragments in the area, only the vegetation class. There have been attempts to classify the other classes of the SPRING system used directly, but this classification has not been viable for presenting conflicts in relation to the classes thus this system was made only class classification and quantification of vegetation. Aiming to continue the research, it was decided to perform a visual interpretation through ArcGis system for all classes of land use, enabling the mapping of the dynamics of human evolution, before the forest rainforest area of study and analysis historical their remaining years between the years 1965, 1975, 1994 and 2006.Universidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto PolitécnicoBRUERJPrograma de Pós-Graduação em Engenharia da ComputaçãoRibeiro, Gilberto Pessanhahttp://lattes.cnpq.br/5200805055897604Costa, Daniella Tancredo de Matos Alveshttp://lattes.cnpq.br/8917685475943594Vasconcellos, José Carlos Penna dehttp://lattes.cnpq.br/7372398004596753Wiefels, Marli Cigagnahttp://lattes.cnpq.br/1348306786453639Veloso, Nirvana Ribeiro2021-01-06T14:05:35Z2015-04-092012-08-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfVELOSO, Nirvana Ribeiro. 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