Mapeamento de açaizais nativos com uso de aeronave remotamente pilotada (ARP) na comunidade Arraiol do Bailique, Amapá, Brasil

dc.contributor.advisor1EULER, Ana Margarida Castro
dc.contributor.advisor1-co1SANTOS, Sávio Luís Carmona dos
dc.contributor.advisor1-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4120393378913333
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3693054739136900
dc.creatorNUNES, Juliana Chagas Gurjão
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9419310385671762
dc.date.accessioned2026-05-21T18:05:47Z
dc.date.issued2024-02-08
dc.description.abstractThe açaí (Euterpe o Mart.) is a forest product of great socioeconomic value, its production helps in the composition of the income of countless Amazonian families. The increase in demand for fruits has led to changes in the traditional systems of forest use, especially in floodplain areas, environments of natural occurrence of this species. In this aspect, studies that assess its spatial and socio-environmental dynamics become fundamental for monitoring this activity over time. However, the mapping of this palm tree is difficult due to its occurrence in the forest, traditional methods such as field inventories and interpretation of low-viable images. In these aspects, the study presents the mapping of native açaí groves, in an açaí producing community in the Bailique archipelago, Amapá, a visual interpretation of floodplain forests combined with data from participatory mapping and supervised classification using Artificial Neural Networks (ANN) based on the object-oriented classification technique (GEOBIA). The methodology adopted to invest in the security of an open site and code for classification in very high resolution images Approved for mapping the approved results, confirmed by the moderate Kapptoria index of 0.68, tested in different types of experimentation (stratified random and consistently simple). With the results of the visual interpretation, it was possible to detect the distribution pattern of native triggers in communities under different use regimes, with percentages of coverage ranging from 5% (areas of swiddens) to 10% (areas of management and SAFs). Once the paths to reach the fields of study, limits of a path to the goals will still be needed.
dc.description.resumoO açaí (Euterpe oleracea Mart.) é um produto florestal de grande valor socioeconômico, sua produção auxilia na composição de renda de inúmeras famílias amazônicas. O aumento da demanda por frutos acarretou mudanças nos sistemas tradicionais de uso das florestas, principalmente em áreas de várzeas, ambientes de ocorrência natural dessa espécie. Neste aspecto, estudos que avaliem sua dinâmica espacial e socioambiental tornam-se fundamentais para o monitoramento desta atividade ao longo do tempo. No entanto, o mapeamento desta palmeira é difícil devido seu tamanho e sua ocorrência na floresta, tornando métodos tradicionais como inventários de campo e interpretação de imagens de satélite pouco viáveis. Considerando estes aspectos, o estudo apresenta o mapeamento de açaizais nativos, em uma comunidade produtora de açaí do arquipélago do Bailique, Amapá, a partir de interpretação visual das florestas de várzea combinados com dados do mapeamento participativo e classificação supervisionada com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) baseado na técnica de classificação orientada a objetos (GEOBIA). A metodologia adotada investigou a confiabilidade de um algoritmo livre e de código aberto para classificação em imagens de altíssima resolução (VHR) obtidas por Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs) para mapear a ocorrência de açaizais nativos nas florestas de várzea. A metodologia testada para mapeamento dos açaizais nativos obteve resultados satisfatórios, confirmado pelo índice Kappa de 0,68 considerado moderado, testado em diferentes tipos de amostragem (aleatória simples, amostra estratificada aleatória e amostragem sistemática). Com os resultados da interpretação visual, foi possível detectar o padrão de distribuição dos açaizais nativos nas áreas comunitárias sob diferentes regimes de uso, com percentuais de cobertura que variam de 5% (áreas de roçados) à 10% (áreas de manejo e SAFs). Entretanto, ainda se observa uma limitação nas classificações automáticas em relação ao mapeamento dos açaizeiros para grandes extensões de áreas, demonstrando que os resultados alcançados embora sejam um caminho para alcançar o mapeamento automatizado de florestas de várzeas, precisam ser complementados com novos levantamentos de campo.
dc.identifier.citationNUNES, Juliana Chagas Gurjão. Mapeamento de açaizais nativos com uso de aeronave remotamente pilotada (ARP) na comunidade Arraiol do Bailique, Amapá, Brasil. Orientadora: Ana Margarida Castro Euler. 2024. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Ambientais) - Departamento de Meio Ambiente e Desenvolvimento, Universidade Federal do Amapá, Macapá, 2024. Disponível em: https://repositorio.unifap.br/handle/123456789/2126. Acesso em:
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifap.br/handle/123456789/2126
dc.publisherUNIFAP - Universidade Federal do Amapá
dc.publisher.countryBrasil
dc.rightsAcesso Aberto
dc.sourceVia SIPAC
dc.subjectSensoriamento remoto
dc.subjectFloresta de várzea
dc.subjectManejo florestal - Açaí
dc.subjectSensoriamento remoto
dc.subjectArquipélago do Bailique - Amapá
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA::BOTANICA APLICADA
dc.subject.odsODS 12 – Consumo e produção responsáveis
dc.subject.odsODS 13 – Ação contra a mudança global do clima
dc.subject.odsODS 15 – Vida terrestre
dc.titleMapeamento de açaizais nativos com uso de aeronave remotamente pilotada (ARP) na comunidade Arraiol do Bailique, Amapá, Brasil
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação

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