Sensoriamento remoto aplicado à avaliação da dinâmica da regeneração natural em ambiente de floresta atlântica e sua modelagem por redes neurais - Velloso, Sidney Geraldo Silveira (2016)
A Mata Atlântica cobria uma vasta área do território brasileiro e hoje está reduzida a um pequeno percentual de sua área original. No entanto, devido às condições socioeconômicas e à migração da população para a cidade, observa-se um aumento da área de mata devido à regeneração natural, que pode correr de maneira mais expressiva em faces Leste e Sul, devido a menor temperatura/ressecamento das mesmas. No presente trabalho, desenvolvido na região de Santa Rita de Jacutinga (MG), com variação altimétrica de 413 a 1745 m, analisou-se a evolução das áreas de floresta nos anos de 1966, 1985 e 2015. Na primeira data extraiu-se a informação temática das cartas topográficas, derivadas de aerofotografias e, nos dois anos sucessivos, realizou-se a fotointerpretação em cenas TM/Landsat-5 e OLI/Landsat-8, respectivamente. Devido à morosidade do processo de fotointerpretação, verificou-se a exatidão de classificação automática (Máxima Verossimilhança) após o uso de modelos de correção atmosférica DOS4 (Dark Object Subtraction), e FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes) e topográfica Minnaert e SCS em diferentes combinações dos mesmos, utilizando o modelo digital de elevação derivado do ASTER/Terra. Por último, verificou-se a possibilidade de modelagem do incremento de floresta 1985-2015, a partir de uma Rede MLP (Perceptrons de Múltiplas Camadas) treinada com o cenário/incremento florestal de 1966-1985, tendo como dados de entrada a área florestal, o mapa de distância e o azimute (exposição) do terreno. Quanto ao primeiro objetivo verificou-se que o incremento florestal no intervalo 1966-1985 foi de 28.965, 33 ha, predominantemente na face Sul e, no intervalo 1985-2015 foi de 14.345,1 ha, predominantemente na face Norte. Quanto ao segundo objetivo constatou-se que a combinação dos modelos DOS4 + Minnaert foi aquela que apresentou maior redução da variabilidade intraclasse, produzindo uma exatidão global de 0,8713 para 2015 e 0,8135 para 1985. Por último, verificou-se que a modelagem por rede MLP conseguiu prever, corretamente, apenas 32% da regeneração, mostrando que novas variáveis devem ser consideradas para a correta predição da regeneração florestal. Palavras-chave: Processamento digital de imagens; Correção topográfica; Correção atmosférica.