Mapeamento automatizado de tipologias de paisagem: mineração de dados utilizando o plugin GeoDMA.
Mapeamento automatizado de tipologias de paisagem: mineração de dados utilizando o plugin GeoDMA.
Author(s): OLIVEIRA, R. R. S. de; VENTURIERI, A.
Summary: Este artigo tem como objetivo apresentar o mapeamento automatizado de Tipologias de Paisagem ? TP, através de mineração de dados e métricas de Ecologia de Paisagem, utilizando os dados do projeto TerraClass Amazônia para os anos de 2008 e 2010. Assim, constitui uma proposta inovadora de automatização do processo de identificação e delimitação de TP. Posto que, utiliza a composição de uso e cobertura da terra como uma das variáveis de entrada para o sistema de modelagem, ou seja, dados qualitativos do desmatamento. Como recorte de análise foram selecionadas as Regiões de Integração do Araguaia e Tapajós. A combinação de técnicas de estatística envolvendo dados e análises espaciais e não-espaciais, proporcionam aos usuários mecanismos importantes para garimpar padrões e relações em seus dados. Neste sentido, a Mineração de Dados foi proposta, se constituindo atualmente como uma das tecnologias mais promissoras na identificação e análise de dados. De acordo com as análises realizadas, foram identificadas sete tipologias de paisagem. A RI do Tapajós apresentou mais áreas classificadas como ?Paisagens Florestais?, tanto para o ano de 2008 quanto para o ano de 2010. Já a RI do Araguaia, ao contrário do que foi verificado para a RI do Tapajós, apresenta maior predomínio de Tipologias de Paisagem consolidadas, mais especificamente a TP com Pecuária Consolidada. Portanto, o processo de mapeamento automatizado de Tipologias de Paisagem utilizando o Plugin GeoDMA do Terra View demonstrou-se eficaz e preciso, visto que os resultados alcançados apresentam coerência com a realidade de cada Região de Integração.
Publication year: 2018
Types of publication: Journal article
Unit: Embrapa Eastern Amazon
Keywords: Amazonia, Ecologia de paisagem, GeoDMA, Mineração de dados, Uso da Terra
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