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ESACB - Dissertações de Mestrado

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http://hdl.handle.net/10400.11/6

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Browsing ESACB - Dissertações de Mestrado by Subject "Acacia dealbata Link"

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  • Utilização de técnicas de deteção remota na identificação de Acacia sp. na Região Centro Sul de Portugal Continental
    Publication . Martins, Filipe Domingos; Alegria, Cristina Maria Martins; Gil, Artur José Freire
    A deteção remota é uma ferramenta que permite a cartografia e monitorização de espécies exóticas invasoras e providencia um meio para detetar alterações na ocupação do solo, derivado do recurso a múltiplos sensores com diferentes resoluções espectrais, espaciais e temporais. As espécies exóticas invasoras são unanimemente consideradas como uma das maiores ameaças à biodiversidade a nível global, alterando ecossistemas e levando a uma cada vez maior uniformização do coberto vegetal. A Acacia dealbata Link é considerada como uma das maiores invasoras a nível nacional, sendo conhecidas ocupações da espécie em todo o território nacional. Na Região Centro Sul de Portugal Continental, a invasão por Acacia dealbata tem vindo a atingir proporções consideráveis, não estando no entanto quantificadas zonas de ocorrência. Através da utilização de técnicas de deteção remota estudou-se a possibilidade de produzir por processos de classificação assistida a cartografia das áreas de infestação da espécie Acacia dealbata, utilizando imagens de satélite multiespectrais ASTER de duas diferentes épocas do ano (março, mês de floração da espécie-alvo; agosto, época mais seca). Para a classificação assistida utilizaram-se métodos supervisionados, mais especificamente, um classificador paramétrico convencional – classificador de Máxima Verosimilhança (Maximum Likelihood) e dois métodos não paramétricos – classificador de Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machine) e Redes Neuronais Artificiais (Artificial Neural Networks – ANN). Os resultados globais demonstraram maior precisão de classificação no mês de março, com o classificador da máxima verosimilhança a registar melhores resultados (Kappa > 0,85). A classificação da Acacia dealbata obteve excelentes resultados no classificador da máxima verosimilhança (K=1), daí se podendo afirmar que a classificação por imagens multiespectrais ASTER pode constituir uma ferramenta viável para a monitorização e delimitação de Acacia dealbata na zona centro sul de Portugal Continental. No que diz respeito à Cartografia de Ocupação do Solo mais convencional, os melhores resultados globais são obtidos pelo classificador da máxima verosimilhança no mês de março (K=0,89), sendo que todas as classes individuais registaram índices Kappa superior a 0,82, concluindo-se a real aplicabilidade de imagens multiespectrais ASTER na classificação de classes genéricas de ocupação do solo.
    2012Master thesis Open access Show more