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87CAPITULO 6CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕESAtravés dos resultados obtidos nesta pesquisa, pode-seconcluir que foram alcançados os objetivos estabelecidos, mostrando-seadequada a metodologia de trabalho utilizada. No entanto, existe uma série deconclusões específicas, assim como algumas recomendações que servirãopara o desenvolvimento de trabalhos futuros relativos à definição de áreasrepresentativas para inventários florestais, a partir da integração de dadosmulti-nível.6.1. CONCLUSÕESDentre as principais conclusões destacam-se:1) A definição de unidades geomorfológicas, a partir da análise visual daimagem, permitiu extrapolar informações, tendo como base a associaçãovegetação/geomorfologia, o qual contribuiu para a estratificação datipologia florestal presente na área de estudo.2) Dentre as técnicas de realce empregadas, as de transformação porcomponentes principais e o aumento linear de contraste foram as queapresentaram melhores resultados na discriminação das feições deinteresse da imagem e portanto, contribuíram significativamente nadefinição das amostras de treinamento para a classificaçãosupervisionada.3) A segmentação da imagem original, utilizando os limiares desimilaridade e de área de 4 e 10 respectivamente, mostrou um bomdesempenho no auxílio da delimitação das feições de interesse. Autilização de limiares de similaridade de 6 ou 8, conservando-se o limiarde área em 10, resultou em segmentos que compreendiam feiçõesespectralmente diferentes. Já o resultado da segmentação sobre as trêsprimeiras componentes principais mostrou um desempenho poucosatisfatório, devido à existência de regiões que envolviam diferentesalvos bem diferenciados na segmentação da imagem original.4) O algoritmo de classificação não-supervisionada por regiões, ISOSEG,apresentou um desempenho pouco satisfatório, devido à geração de umgrande número de classes sem correspondência com a verdadeterrestre, sendo que em uma mesma classe estavam representadasvárias unidades de vegetação com comportamento espectral bemdiferenciado. A utilização de um limiar de aceitação menor, permite ageração de um maior número de classes, sendo que estas novas classes