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Título: Acurácia e precisão do mapeamento da flora nativa e dos reflorestamentos de Minas Gerais
Título Alternativo: Accuracy and precision of the thematic mapping of native flora and reforestation of Minas Gerais
Autor(es): Brito, Alan de
Orientador: Mello, José Márcio de
Coorientador(es): Acerbi Junior, Fausto Weimar
Membro da banca: Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
Santos, João Roberto dos
Scolforo, José Roberto Soares
Área de concentração: Manejo de Florestas de Produção
Assunto: Thematic mapping of native flora and reflorestation of Minas Gerais
Manejo florestal
Thematic mapping
Sampling
Mapeamento da flora nativa e dos reflorestamentos de Minas Gerais
Amostragem
Mapeamento temático
Data de Defesa: 23-Set-2008
Data de publicação: 6-Ago-2014
Referência: BRITO, A. de. Acurácia e precisão do mapeamento da flora nativa e dos reflorestamentos de Minas Gerais. 2008. 110 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.
Resumo: O presente trabalho foi realizado com o objetivo geral de avaliar a acurácia e a precisão de mapeamentos temáticos. Especificamente objetivou-se avaliar a acurácia e precisão da classificação temática do Mapeamento da Flora Nativa e dos Reflorestamentos de Minas Gerais. Foram coletadas informações de referência de campo em todo o Estado, utilizando o procedimento de amostragem aleatória simples com proporção, contando com o apoio do Método dos Itinerários (Belart et al., 2001). Desse modo, as unidades amostrais - polígonos determinados pelos pontos - foram tomadas aleatoriamente ao longo de rodovias, pavimentadas ou não. Para tal, foram selecionadas rodovias obrigatórias, de deslocamento e adicionais. O tamanho da amostra de referência foi calculado de acordo com a fórmula de dimensionamento do tamanho da amostra (Meyer, 1984). No Capítulo 2, o número de polígonos amostrados por sub-bacia obedeceu à relação entre a área de cada classe presente em determinada sub-bacia em relação à área total da classe no Estado. No Capítulo 3, a mesma amostra foi analisada tanto por classes temáticas quanto por bacias hidrográficas. Com base na obtenção dos dados de referência de campo, foram comparados aos do Mapeamento e a eles atribuídos os valores 0 ou 1 para fracasso ou acerto, respectivamente. Posteriormente foram confeccionadas matrizes de confusão e calculados coeficientes de concordância total e para as classes que a compunham. Realizou-se, também, a determinação da precisão dos polígonos corretamente classificados, além de criar intervalos de confiança para esta variável. O intervalo de confiança para a proporção real de polígonos corretamente classificados pelo Mapeamento foi de 86,67% ≤ Proporção Real ≤ 87,87%, sendo considerado satisfatório. O valor apresentado pelo coeficiente de exatidão global foi de 87,27%, enquanto o Kappa de 81,61% e o Tau 86,29%. Apenas o Kappa apresentou valor inferior ao da exatidão fixada a priori (85%). As classes temáticas que apresentaram maior confusão na classificação foram Eucalipto e Floresta Ombrófila. Entre as bacias, as que apresentaram maior confusão entre as classes que compuseram o Mapeamento foram as do Rio Piracicaba/Jaguari, Pardo, Jucuruçu e Jequitinhonha. A proporcionalização obtida com a distribuição das unidades amostrais, de acordo com a área que as classes temáticas ocupavam nas sub-bacias, garantiu que todas as classes apresentassem um número mínimo de unidades para atender o erro pré-estabelecido e criar intervalos de confiança para a proporção de polígonos corretamente classificados. A utilização das rodovias como base para se tomar a amostra foi eficiente, uma vez que a malha viária da área em questão possuía grande extensão e boa distribuição espacial, favorecendo a distribuição das unidades amostrais em toda a área estudada.
This study aimed to evaluate the overall accuracy and precision of thematic maps. Specifically aimed to evaluate the accuracy and precision of the classification of Thematic Mapping of Native Flora and Forestry of Minas Gerais. Data were collected from the field around the reference state, using simple random sampling procedure in proportion with the support of the itineraries Method (Belart et al., 2001). Thus, the sampling units - polygons determined by points - were taken randomly along the roads, paved or not. To this end, selected roads were mandatory, and additional travel. The size of the reference sample was calculated according to the formula for scaling the size of the sample (Meyer, 1984). In Chapter 2, the number of polygons sampled by sub-basin followed the relationship between the area of each class in this particular sub-basin in relation to the total area of class in the state. In Chapter 3, the same sample was analyzed by both classes as a thematic basins. Upon obtaining the reference data in the field, they were compared to the mapping, and they assigned the values 0 or 1 for failure or success, respectively. Subsequently plates were made of confusion and calculated correlation coefficients for total and for classes that comprised. Was also carried out to determine the accuracy of correctly classified polygons, and generate confidence intervals for this variable. The confidence interval for the proportion of actual polygons correctly classified by mapping was 86.67% Proportion ≤ ≤ 87.87% Real and is considered satisfactory. The figures given by the coefficient of overall accuracy was 87.27% while 81.61% of the Kappa Tau and 86.29%. Only the Kappa value showed less than the accuracy set a priori (85%). The classes had themes that were more confusion in the classification and Eucalyptus Forest Rain. Among the basins, which showed more confusion between the classes that were of composed Mapping Rio Piracicaba / Jaguari, Pardo, and Jucuruçú Jequitinhonha. The proporcionalização obtained with the distribution of sample units according to the area that held the classes in thematic sub-basins, ensured that all classes have a minimum number of units to meet the pre-set error and generate confidence intervals for the proportion of correctly classified polygons. The use of roads as a basis for taking the sample was efficient since the road network of the area had great length and good spatial distribution, favoring the distribution of sampling units across the area.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/2273
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCF - Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações)
LEMAF - Teses e Dissertações

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