Análise Multitemporal do Uso da Terra Utilizando Imagens Landsat-5 TM da Região de Alfenas, Sul de Minas Gerais, Visando a Conservação de Fragmentos Florestais (Multitemporal Analysis of Land Use and Vegetation Cover in the Region of Alfenas, South...)

Resumo

Vários estudos têm mostrados que fragmentos florestais rodeados por diferentes matrizes sofrem diferentes pressões ecológicas sobre a fauna e flora. A luz disto, o presente estudo objetivou avaliar as mudanças no uso da terra e cobertura vegetal na região de Alfenas, sul do estado de Minas Gerais focando na conservação de fragmentos florestais. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite Landsat-5 Thematic Mapper (TM) dos anos de 1987 e 2011. A classificação das imagens foi realizada utilizando o aplicativo Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA), um pacote especialmente voltado para mineração de dados espaciais.  Os seguintes procedimentos foram adotados para a realização do estudo: segmentação das imagens, extração de atributos espectrais e espaciais; amostragem; geração da árvore de decisão; classificação; edição dos erros e; análise das mudanças por meio de uma matriz de detecção de mudanças. Os resultados mostraram a importância da complementaridade das informações disponível em cada banda para a classificação do uso da terra e cobertura vegetal. Com relação as mudanças no uso, observou-se um aumento das classes cana-de-açúcar, café e solo exposto em áreas antes utilizadas para pastagem. Estas informações são importantes nos estudos de ecologia da paisagem, pois podem auxiliar na interpretação da dinâmica ecológica dos fragmentos florestais.

ABSTRACT

Several studies have shown that native forest fragments surrounded by different land-use types undergo different ecological pressures on fauna and flora. In light of this, we studied the land-use and land-cover changes in the region of Alfenas, southern Minas Gerais, aiming to support the conservation of forest fragments. Landsat-5 Thematic Mapper (TM) images, bands 1 to 5 and 7 of 1987 and 2011 were used. The image classification was carried out using the Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA), a toolbox specially addressed for spatial data mining. The following procedures were adopted in this study: image segmentation; spectral and spatial features extraction; sampling; decision tree generation; classification; error edition and; analysis of land-use and land-cover changes by using a change detection matrix. The results of this study highlighted the importance of the complementarity of information available in each band for classifying the land use and land cover types. As for the land use change, an increase of sugarcane, coffee and bare soil was registered on areas previously used for pasture. Such information is very important in study of landscape ecology as they may be used to support interpretations of ecological dynamics of forest fragments.

Keywords: Segmentation, Data Mining, Decision Tree, GeoDMA, Change Detection