1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Florestal - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorTonelli, Carlos Augusto Zangrando-
dc.date.accessioned2014-08-13T18:57:33Z-
dc.date.available2014-08-13T18:57:33Z-
dc.date.issued2014-08-13-
dc.date.submitted2008-04-11-
dc.identifier.citationTONELI, C. A. Z. Estimativa da cobertura arbórea utilizando a combinação de imagens Ikonos e Landsat. 2008. 81 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/2712-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectÁrvore de regressãopt_BR
dc.subjectCerradopt_BR
dc.subjectFlorestas estacionais deciduaispt_BR
dc.subjectRegression treept_BR
dc.subjectTree coverpt_BR
dc.subjectSanavapt_BR
dc.subjectDeciduous forestpt_BR
dc.subjectGeoprocessingpt_BR
dc.titleEstimativa da cobertura arbórea utilizando a combinação de imagens Iknos e Landsatpt_BR
dc.title.alternativeTree cover estimation using Ikono and Landsat images combinationpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDCF - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationCiências Florestaispt_BR
dc.contributor.advisor1Carvalho, Luis Marcelo Tavares de-
dc.contributor.referee1Fontes, Marco Aurelio Leite-
dc.contributor.referee1Calegario, Natalino-
dc.contributor.referee1Valeriano, Dalton de Morrison-
dc.description.resumoO modelo de calibração é capaz de estimar campos contínuos, representando a variabilidade de um determinado alvo temático. Este trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver um modelo numérico para representar a variabilidade da cobertura arboreal em áreas de vegetação nativa, usando o algoritmo de árvore de regressão. O estudo foi conduzido em uma área localizada na sub-bacia do alto médio São Francisco, ao norte do estado de Minas Gerais. O algoritmo utilizado foi o CUBIST, gerando o modelo e a estimativa da cobertura arbórea. Foram utilizadas imagens Ikono e Landsat TM, na época de verão e de inverno. O modelo de calibração por árvore de regressão gera, para cada estágio, uma partição binária, composta de uma regressão linear, formando ramificações, tornando-se, assim, o erro menor que de um único modelo de regressão. Os resultados gerados foram: o modelo numérico de árvore de regressão e a imagem índice de cobertura de dossel extrapolada para a imagem TM. A utilização do modelo não paramétrico por árvore de regressão apresentou resultados de 72% de correlação e 14,8 de erro para a estimativa em 2.168 ha de transição, nos domínios de Cerrado e Florestas Estacionais Deciduais.pt_BR
dc.description.resumoThe numeric modeling is capable to estimate continuous fields representing the variability of a certain thematic objective. This work had as objective develops a numeric model to represent the variability of the tree covering in areas of native vegetation using the algorithm of regression tree. This research was led in the sub-bacia medium of San Francisco to the North of Minas Gerais. The used algorithm was CUBIST, generating the model and the estimate of the tree cover for other areas. There were used image Ikono and Landsat TM. The numeric modeling for regression tree generates for each node a binary partition composed of a lineal regression, forming ramifications, becoming like this the smaller error than of an only regression model. The generated results were: the numeric model of regression tree and the image index of tree cover extrapolated for the image TM. The use of the model non parametric by regression tree; presented 72% of correlation and 14.8 error results for the estimate in 2168 ha transition at the physiognomy of Savana and Deciduous forest.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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