CLASSIFICAÇÃO ORIENTADA A OBJETO PARA DETECÇÃO DA EXPLORAÇÃO SELETIVA DE MADEIRA NA AMAZÔNIA

Abstract

A detecção remota da exploração seletiva de madeira na Amazônia vem sendo realizada através de métodos tradicionais de processamento de imagem de satélite baseados no pixel e em análises na escala de subpixel. Entretanto, métodos avançados que consideram além das informações espectrais, as espaciais e contextuais do pixel, podem ser úteis para suprir as deficiências dos métodos tradicionais de classificação. Neste estudo avaliamos o desempenho da classificação orientada a objeto aplicada às imagens de média (LANDSAT e ASTER) e alta (IKONOS) resolução espacial para detectar e mapear feições de florestas exploradas pela atividade madeireira na Amazônia meridional. A classificação orientada a objeto aplicada à imagem IKONOS possibilitou detectar pátios de estocagem e estradas da exploração madeireira e estimar a dimensão dos pátios, a distância entre eles e entre estradas secundárias e a largura das estradas principal e secundárias. As imagens LANDSAT e ASTER apresentaram limitações para algumas estimativas. Esta metodologia pode ser usada para avaliar planos de manejo florestal na Amazônia.