Título:	Mapeamento da vegetação na Floresta Atlântica usando o classificador de árvore de decisão para integrar dados de sensoriamento remoto e modelo digital de terreno.
Autoria:	CARVALHO JÚNIOR, O. A. de COELHO, M. A. N. MARTINS, E. de S. GOMES, R. A. T. COUTO JÚNIOR, A. F. OLIVEIRA, S. N. de SANTANA, O. A.
Afiliação:	OSMAR ABÍLIO DE CARVALHO JÚNIOR, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA MARCUS ALBERTO NADRUZ COELHO, INSTITUTO DE PESQUISAS JARDIM BOTÂNICO DO RIO DE JANEIRO EDER DE SOUZA MARTINS, CPAC ROBERTO ARNALDO TRANCOSO GOMES, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA ANTONIO FELIPE COUTO JÚNIOR, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA SANDRO NUNES DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA OTACÍLIO ANTUNES SANTANA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA.
Ano de publicação:	2008
Referência:	Revista Brasileira de Geofísica, v. 26, n. 3, p. 331-345, 2008.
Conteúdo:	O manejo e o monitoramento ecológico de parques nacionais e outras áreas protegidas requerem uma detalhada descrição do padrão de distribuição da vegetação. Esse artigo possui como objetivo produzir um mapa de vegetação para o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO). Essa unidade de conservação está localizada na Floresta Atlântica dentro de uma variação topográfica desde o nível do mar até 2.263 metros. A classificação da vegetação baseou-se em dados do satélite ASTER, fotografias aéreas de alta resolução e modelo digital de elevação (MDE). OMDE indica estruturas de vegetação em ambiente com alta variabilidade espacial porque se correlaciona com fatores ambientais, tais como o microclima, umidade, solo e processos geomorfológicos. O classificador de árvore de decisão foi usado para extrair informações dos dados de MDE e sensoriamento remoto. Sete fisionomias foram identificadas: Agropecuária (1,29% da área do Parque), Campos de Altitude (24,27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37,47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21,54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5,22%), Floresta Secundária (4,13%) e áreas sem vegetação (6,08%). As três maiores fisionomias estão associadas a altitudes superiores a 1.000 metros e representaram 55,5% da área total. A construção da árvore de decisão combinando informações do MDE e sensoriamento remoto pode melhorar o resultado sobre a distribuição da floresta tropical.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto Vegetação
NAL Thesaurus:	Remote sensing Vegetation Digital images
Palavras-chave:	Imagem digital Mapeamento
Digital Object Identifier:	https://doi.org/10.1590/S0102-261X2008000300007
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CPAC)