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dc.contributor.advisorCarlucci, Marcos Bergmann, 1985-pt_BR
dc.contributor.authorSaad, Felipept_BR
dc.contributor.otherLeimgruber, Peterpt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Biológicas. Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Conservaçãopt_BR
dc.date.accessioned2022-02-07T19:32:14Z
dc.date.available2022-02-07T19:32:14Z
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/68018
dc.descriptionOrientador: Dr. Marcos Bergmann Carlucci – Universidade Federal do Paranápt_BR
dc.descriptionCoorientador: Dr. Peter Leimgruber – Smithsonian Conservation Biologypt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Conservação. Defesa : Curitiba, 13/03/2020pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: Duas grandes causas para o declínio da biodiversidade global são a perda e a fragmentação de habitats. A mudança do uso do solo vem sendo acelerada globalmente, e, consequentemente são necessárias estratégias e novas tecnologias para a conservação de remanescentes de ecossistemas nativos e a restauração de áreas degradadas. Algumas das técnicas que podem ser utilizadas como novas tecnologias são aliadas ao sensoriamento remoto, que vêm se tornando amplamente úteis por terem resultados eficientes, rápidos e atingirem diversas escalas espaciais. No Brasil, um grande bioma que vem sendo estudado por técnicas de sensoriamento remoto de maneira sistemática há décadas é a Mata Atlântica, que é reconhecida por ser um "hotspot" de biodiversidade global. Historicamente, um dos tipos florestais da Mata Atlântica mais explorados foi a Floresta com Araucária, caracterizada pela presença da conífera Araucaria angustifolia. Ao longo do último século, sua área de distribuição sofreu uma redução drástica devido ao desmatamento, levando A. angustifolia ao risco de extinção. Portanto, são urgentes avaliações precisas e rápidas da distribuição e abundância dessa espécie a fim de auxiliar seu manejo e sua conservação. O objetivo deste estudo foi usar o sensoriamento remoto para desenvolver uma abordagem em múltiplas escalas para detectar, mapear e delinear estandes de A. angustifolia e, se possível, indivíduos isolados. Para isso, utilizamos imagens de satélite Worldview-2 em três áreas de estudo inseridas no núcleo da distribuição da Floresta com Araucária, no Estado do Paraná, Brasil. Utilizando o algoritmo Random Forest, conseguimos delinear estandes de A. angustifolia com precisão superior a 90% em todos os locais de estudo. Os resultados mostram que A. angustifolia não possui uma assinatura espectral constante entre os três locais, mas apresenta uma diferença em relação ao restante das espécies que ocupavam as áreas de estudo, permitindo assim, sua diferenciação. Sabendo exatamente onde estão os indivíduos dessa espécie, poderemos orientar estudos futuros sobre priorização espacial para a conservação da Floresta com Araucária. Palavras chave: Assinatura espectral, Desmatamento, Random Forest, Sensoriamento Remoto.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: Two important causes for the decline in global biodiversity are habitat loss and fragmentation. Land use change is accelerating globally, and consequently, we urgently need strategies for the conservation of native ecosystems remnants and the restoration of degraded areas. Remote sensing technologies have become widely used for fast and efficient assessments and detection across multiple spatial scales. Brazil's Atlantic Forest is a recognized global biodiversity hotspot. The Araucaria mixed forest, characterized by the coniferous Araucaria angustifolia, was previously one of the dominant forest types in the Atlantic forests but its area has declined severely due to deforestation. Consequently, A. angustifolia is now a species at risk of extinction. Therefore, accurate assessments of this species' distribution and abundance across its former range are urgently needed to inform conservation management. The aim of this study was to use remote sensing to develop a multi-scale approach to detect, map and delineate A. angustifolia stands and, if possible, individual trees. For this, we used Worldview-2 satellite images for three study sites in the core of the Araucaria mixed forest distribution, in Paraná State, Brazil. Using a Random Forest algorithm, we were able to delineate A. angustifolia stands with an accuracy greater than 90% in all of our study sites. We were able to observe that A. angustifolia does not have a constant spectral signature among sites, but a constant difference from the rest of the species that occupied the study areas. By knowing exactly where the individuals of this species are, we will be able to guide future studies on spatial prioritization for the conservation of Araucaria mixed forest. Keywords: Deforestation, Remote sensing, Random Forest, Spectral Signaturept_BR
dc.format.extent32 p. : il. (algumas color.).pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languageInglêspt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectDesmatamentopt_BR
dc.subjectMata Atlanticapt_BR
dc.subjectEcologiapt_BR
dc.titleIdentificação automatizada de A. angustifolia em imagens do satélite de alta resolução Worldview-2pt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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