Mapeamento Automatizado de Tipologias de Paisagem: Mineração de Dados Utilizando o Plugin GeoDMA

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Rodrigo Rafael Souza de Oliveira
Adriano Venturieri

Resumo

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.

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Como Citar
DE OLIVEIRA, R. R. S.; VENTURIERI, A. Mapeamento Automatizado de Tipologias de Paisagem: Mineração de Dados Utilizando o Plugin GeoDMA. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 70, n. 1, p. 258–289, 2018. DOI: 10.14393/rbcv70n1-45256. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/45256. Acesso em: 28 jan. 2023.
Seção
Artigos Originais