Identificação de florestas destinadas à produção de bioenergia no Estado do Tocantins utilizando imagens de satélite e mineração de dados
Planted forests have attracted a lot of attention because of possibility of use in bioenergy applications and due to the global trend of prioritizing energy sources that provide greater environmental sustainability, more quality and security. In Brazil, the shifts in the geography of current agro...
| Autor principal: | Nonato, Carlos Tavares |
|---|---|
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | pt_BR |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Tocantins
2017
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://hdl.handle.net/11612/568 |
| id |
ir-11612-568 |
|---|---|
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ir-11612-5682019-05-25T06:14:28Z Identificação de florestas destinadas à produção de bioenergia no Estado do Tocantins utilizando imagens de satélite e mineração de dados Nonato, Carlos Tavares Abreu, Yolanda Vieira de Florestas plantadas Mineração de dados, Seleção de atributos Classificação de imagens Planted Forests Data mining Feature selection Classification of pictures CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS Planted forests have attracted a lot of attention because of possibility of use in bioenergy applications and due to the global trend of prioritizing energy sources that provide greater environmental sustainability, more quality and security. In Brazil, the shifts in the geography of current agroforestry production chain towards the agricultural frontier areas (Midwest and North) are creating challenges to the adequacy of technical and scientific knowledge already established in other regions. So, the aim of this work is to assess the accuracy of the identification and classification of areas cultivated with plantation forests for energy, inside TM Landsat 5 images. Using statistical techniques for data mining, this study also evaluated the use of a broad set of attributes to identify improvements in the classification results. The research focused on samples of planted areas in the state of Tocantins, Northern Brazil. The data mining techniques used were effective in identifying of planted forests in Landsat 5 satellite images, both the classification performance, such as by reducing the amount of information needed to solve this kind of problem. Thus, the techniques employed in this study enable the development of robust classification models to aid in the planning and decision making on forest plantations in Brazil. As florestas plantadas tem atraído grande interesse pela possibilidade de utilização em aplicações bioenergéticas frente à tendência mundial de priorizar fontes de energia que proporcionem maior sustentabilidade ambiental, mais qualidade e segurança. No Brasil, os deslocamentos na geografia da cadeia produtiva agroflorestal atual em direção às regiões de fronteira agrícola (Centro-Oeste e Norte) vem criando desafios de adequação dos conhecimentos técnico-científicos já consolidados em outras regiões. Nesse contexto, o objetivo desta dissertação é avaliar a acurácia da classificação e identificação de áreas cultivadas com florestas plantadas para fins energéticos, em imagens orbitais do sensor Landsat 5 TM. Por meio de técnicas estatísticas de mineração de dados, o presente trabalho também avaliou a utilização de um amplo conjunto de atributos para identificar melhorias nos resultados da classificação. A pesquisa se concentrou em amostras de áreas plantadas no estado do Tocantins, região norte do Brasil. As técnicas de mineração de dados utilizadas se mostraram eficientes na identificação precisa de florestas plantadas em imagens do satélite Landsat 5, tanto pelo desempenho da classificação, quanto pela redução da quantidade de informação necessária para a resolução deste tipo de problema. Assim, as técnicas empregadas neste estudo possibilitam o desenvolvimento de modelos de classificação robustos no auxílio ao planejamento e à tomada de decisão sobre a plantação de florestas no território brasileiro. 2017-10-11T11:22:00Z 2017-10-11T11:22:00Z 2014-08-26 Dissertação NONATO, Carlos Tavares. Identificação de florestas destinadas à produção de bioenergia no Estado do Tocantins utilizando imagens de satélite e mineração de dados.2014.116f. Dissertação (Mestrado em Agroenergia) – Universidade Federal do Tocantins, Programa de Pós-Graduação em Agroenergia, Palmas, 2014. http://hdl.handle.net/11612/568 pt_BR Open Access application/pdf application/pdf Universidade Federal do Tocantins BR Programa de Pós-Graduação em Agroenergia - PPGA Palmas |
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Repositório Institucional - Universidade Federal do Tocantins - UFT |
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Planted forests have attracted a lot of attention because of possibility of use in bioenergy
applications and due to the global trend of prioritizing energy sources that provide greater
environmental sustainability, more quality and security. In Brazil, the shifts in the
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(Midwest and North) are creating challenges to the adequacy of technical and scientific
knowledge already established in other regions. So, the aim of this work is to assess the
accuracy of the identification and classification of areas cultivated with plantation forests
for energy, inside TM Landsat 5 images. Using statistical techniques for data mining, this
study also evaluated the use of a broad set of attributes to identify improvements in the
classification results. The research focused on samples of planted areas in the state of
Tocantins, Northern Brazil. The data mining techniques used were effective in identifying
of planted forests in Landsat 5 satellite images, both the classification performance, such as
by reducing the amount of information needed to solve this kind of problem. Thus, the
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Abreu, Yolanda Vieira de |
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