Validação da classificação orientada a objetos em imagens de satélite Ibonos II e elaboração de indicadores ambientais georreferenciados no município de Torres, Planície Costeira do Rio Grande do Sul, Brasil. / Georeference environmental index and elaboration of a map of vulnerability through images of satellite of sensor ikonos in Torres, coastal plain of Rio Grande do Sul, Brazil

Rovedder, Josiane

Atualmente faz-se necessária a compreensão da vulnerabilidade ambiental e o mapeamento dos recursos naturais das regiões observadas para monitorar os impactos, visando o planejamento para a proteção dos ambientes naturais e a possível recuperação de áreas afetadas pela invasão humana. Nestes casos, Tecnologias de Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto (PDI), que incluem técnicas de processamento das imagens capturadas pelos satélites, e Sistema de Informações Geográficas (SIG) são reconhecidas como ferramentas efetivas e eficientes. Neste mesmo contexto, outra ferramenta importante são os indicadores ambientais, associados a instrumentos de planejamento e gestão dos espaços urbanos, rurais e costeiros. O objetivo geral no presente estudo é a validação de informações espacializadas, resultantes de uma classificação orientada a objetos de imagens de satélite de alta resolução IKONOS II, que expressem as condições físico-ambientais dos ecossistemas das Áreas de Preservação Permanente (APPs) e Unidade de Conservação (UC) no Município de Torres, Planície Costeira do Rio Grande do Sul. Os indicadores ambientais apresentam-se como uma forma resumida de situações como a exploração das dunas pela extração de areia e onde 0,39% do total da APP possui algum tipo de edificação; desmatamento da mata ciliar ao longo do percurso do Rio Mampituba, que possui 0,19% da área total ocupada por edificações; utilização dos recursos naturais como as lagoas para atividades antrópicas e que possui 0,08% da sua área total ocupada por algum tipo de edificação, e destaca o bom estado de preservação do Parque Estadual de Itapeva, constantemente monitorado. Os resultados foram obtidos após processos de correção das imagens, assim como a utilização de um método de segmentação multi-resolução baseada em objetos e uma análise classificatória por Máxima Verossimilhança Gaussiana. A acurácia dessa classificação deu-se pelo índice Kappa, que acusou uma melhor classificação visual para a classe edificação. A delimitação das APPs e UC do município, juntamente com os indicadores ambientais possibilitaram também a elaboração de um mapa de vulnerabilidade do local, facilitando e auxiliando consultas futuras e tomadas de decisão.

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