Mapeamento da palmeira de açaí (Euterpe oleracea Mart.) na floresta Amazônica utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial

Authors

  • Miguel Alexandre Cunha
  • Sandra Maria Fonseca da Costa

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.4432830

Keywords:

Açaí, classificação automática, classificação visual, Amazônia

Abstract

O açaí (Euterpe oleracea Mart.) possui enorme importância econômica para diferentes municípios da Amazônia. Pesquisas atestaram o quanto sua produção auxilia na composição da renda de várias famílias. Neste aspecto, estudos que avaliem sua dinâmica espacial são cruciais para a compreensão do valor econômico e social do produto. Entretanto, seu mapeamento é tarefa difícil dado o seu tamanho e sua ocorrência na floresta. Considerando estes aspectos, esse artigo apresenta um mapeamento do açaizeiro, em uma área da ilha de Marajó, Pará, a partir da interpretação visual do açaizal, na imagem de satélite com alta resolução espacial. Foram utilizados dados do PRODES-INPE, combinados com as classificações automáticas IsoCluster e MAXVER. Os resultados demonstram que há uma superioridade e detalhamento do mapeamento ITC (individual tree crowns), com relação aos outros métodos, confirmado pelo índice Kappa. Entretanto, ainda se observa uma ausência de acurácia das classificações automáticas em relação ao mapeamento dos açaizeiros.

References

ALVEZ-VALLES, C. M. et al. (2018) Palm species richness, latitudinal gradients, sampling effort, and deforestation in the amazon region. Acta Botanica Brasilica. vol. 32, nº 04. Belo Horizonte, p. 527–539.

BERNAL, R. et al. (2011) Palm management in south america. The Botanical Review, vol. 77, n. 4, p. 607–646.

BRONDÍZIO, E. S. (2018) The Amazonian Caboclo and the Açaí palm. Farmers in the Global Market, Advances in Economic Botany. New York: The New York Botanical Garden Press, vol. 16, p. 403.

CONGALTON, R. G; MEAD, R. A (1983). A quantitative method to test for consistency and correctness in photointerpretation. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 49, n.1, p. 66-74.

CONGALTON, R. G.; ODERWALD, R. G.; MEAD, R. A. Assessing LANDSAT (1983) classification accuracy using discrete multivariate analysis statistical techniques. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 49, n. 12, p. 1671-1678.

COSTA, F. A. (2009) Trajetórias Tecnológicas como objeto de política de conhecimento para a Amazônia: uma metodologia de delineamento. Revista Brasileira de Inovação, v. 8, n.1, p. 35-86.

COSTA, F. A.; FERNANDES, D. A; SOUSA, C. N. (2018) Constituição, Situação e Dinâmica de Arranjos Produtivos Locais: o caso do APL de Açaí na Região do Grão-Pará (2002 a 2010). Análise Econômica, Porto Alegre, v. 36, n. 69, p.109–137.

COSTA, S. M. F., et al. (2012) Pequenas cidades do estuário do Rio Amazonas: fluxo econômico, crescimento urbano e as novas velhas urbanidades da pequena cidade de Ponta de Pedras. REDES - Rev. Des. Regional, Santa Cruz do Sul, v. 17, n. 2, p. 56 - 74.

COSTA, S. M. F., et al. (2017) A relação entre a economia do açaí e crescimento urbano em uma pequena cidade do estuário do rio Amazonas: uma reflexão. Revista Geográfica Venezolana, v.58, n.1, p.10 – 25.

DALLEMAND, J. F. (1987) Identificação de culturas de inverno por interpretação visual de dados SPOT e LANDSAT TM no Noroeste do Paraná. 132p. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), São José dos Campos.

DOMICIANO, C. A. R; MEDEIROS, R. A; LESEUX, V. Testes de Acurácia com diferentes densidades amostrais nos algoritmos de Classificação Máxima Verossimilhança e Iso Cluster. Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2019, Santos.

DURIC, N.; PEHANI, P.; OSTIR, K (2014) Application of In Segment Multiple Sampling in Object-Based Classification. Remote Sensing. v. 6, n.12, p. 12138-12165.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA (2018) E ESTATÍSTICA - IBGE. Produção da Extração Vegetal e da

Silvicultura. Disponível em: <https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pevs/quadros/brasil/2018 >. Acesso em: 17 de janeiro. 2020.

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS - INPE. (2019)Metodologia Utilizada nos Projetos PRODES e DETER. São José dos Campos: INPE. Disponível em: <http://www.obt.inpe.br/OBT/assuntos/programas/amazoni a/prodes/pdfs/Metodologia_Prodes_Deter_revisada.pdf>. Acesso em 18 de agosto de 2020.

HIRAOKA, M. (1992) Caboclo e Riberenõ resource management: a review. In: REDFORD, K. & PADOCH, C. (Org.). Conservation in the Neotropics. Columbia University Press, New York, p. 158-174.

JUNK, W. J. (1997) The Central Amazon Floodplain: Ecology of a Pulsing System. Springer, New York, vol.126, n.1.

LANDIS, J; KOCH, G. G. (1977) The measurements of observer agreement for categorical data. Biometrics, vol. 33, n.1, p. 159-174.

MATHER, P. M. (2004) Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA.

NASCIMENTO, I. S; et al. (2016) Avaliação da Exatidão dos Classificadores MAXVER e ISO Cluster do Software Arcgis for Desktop com Uso de Imagem Landsat 8 do Município de Cáceres/MT. Revista Continentes, n. 8, p. 48-62.

NOGUEIRA, O. L. (1997) Regeneração, manejo e exploração de açaizais nativos de várzea do estuário amazônico. 1997. 149 f. Tese (Doutorado em Ciências) - Universidade Federal do Pará, Museu Paraense Emílio Goeldi, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Belém.

PANIZZA, A. de C.; FONSECA, F. P. (2011) Técnicas de interpretação visual de imagens. GEOUSP Espaço e Tempo (Online), v. 15, n. 3, p. 30-43. DOI: 10.11606/issn.2179-0892.geousp.2011.74230.

PEREIRA, H. S. (2007) A dinâmica da paisagem socioambiental das várzeas do rio Solimões-Amazonas. In: FRAXE, T. J. P., PEREIRA, H. S., WITKOSKI, A. C. Comunidades ribeirinhas amazônicas: modos de vida e uso dos recursos naturais, Manaus. p. 224.

ROSENFIELD, G. H; FITSPATRICK-LINS, K. (1986) Coefficient of agreement as a measure of thematic classification accuracy. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol.52, p. 223-227.

SOARES FILHO, B. S. (2000) Interpretação de imagens da terra - Curso de especialização em sensoriamento remoto. Belo Horizonte: UFMG. Disponível em: <http://www.csr.ufmg.br/geoprocessamento/publicacoes/int imagem.pdf>. Acesso em: 4/9/2020.

SOTHE, C. (2015) Classificação do estádio sucessional da vegetação em áreas de floresta ombrófila mista empregando análise baseada em objeto e ortoimagens. Dissertação (mestrado) – Universidade do Estado de Santa Catarina, Centro de Ciências Agroveterinárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, Lages.

SOUZA, A. R; et al. (2020) Cartografia do Açaí: Representação espacial de áreas potenciais de ocorrência de açaí no baixo Tocantins, nordeste do Pará. In: Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2019, Santos. Anais eletrônicos. São José dos Campos, INPE.

TAGORE, M., CANTO, O., VASCONCELLOS, M. S. (2018) Políticas públicas e riscos ambientais em áreas de várzea na Amazônia: o caso do PRONAF para produção do açaí. Desenvolvimento e Meio Ambiente. vol. 45, p.194-214.

Published

2020-12-12

How to Cite

Cunha, M. A., & Costa, S. M. F. da. (2020). Mapeamento da palmeira de açaí (Euterpe oleracea Mart.) na floresta Amazônica utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial. evista Espinhaço, 9(2). https://doi.org/10.5281/zenodo.4432830

Issue

Section

Artigos