50até a obtenção de um resultado satisfatório. Assim, foram definidos os valoresfinais subtraídos para cada uma das bandas, os quais são tambémapresentados na Tabela 5.1.5.3.1.2. CORREÇÃO GEOMÉTRICACom a finalidade de restabelecer a geometria da imagem, foifeita a correção geométrica da imagem, para o qual foram selecionados 30pontos de controle distribuídos por toda a imagem, representados por pontosde contato entre água e vegetação facilmente identificáveis tanto na imagemcomo na carta, devido à ausência de outras feições mais precisas.A seguir fez-se o registro destes pontos utilizando um polinômiode primeiro grau, e a reamostragem dos pixels pelo método do vizinho maispróximo, obtendo-se o erro quadrático médio de cada ponto. Aqueles pontosque apresentaram um erro muito grande foram eliminados e se fez novamenteo registro e a reamostragem com os pontos restantes. Este processo foireiterativo até que todos os pontos estivessem dentro do limite de precisãocartográfica, correspondente a 0,2 mm da escala da carta topográfica tomadacomo referência.Sendo a carta topográfica utilizada na escala 1:250.000, o errode mapeamento do conjunto de pontos deve ser menor que 50 metros o queequivale a 1,67 pixels considerando a resolução espacial do Thematic Mapperde 30 metros. O erro de mapeamento final obtido foi de 24,63 metros (0,821pixels), resultado este, dentro dos limites de precisão cartográfica, como éapresentado na Tabela 5.2.TABELA 5.2 - RESÍDUO MÁXIMO E ERRO INTERNO DE MAPEAMENTO<strong>OBT</strong>IDO NO PROCESSO DE CORREÇÃO GEOMÉTRICA5.4. REALCENúmero dePontosde ControleErroquadráticomédioErro Interno deMapeamentoPixels Metros30 --- 5,437 163,1110 3,0 2,175 65,256 2,0 0,958 28,746 1,2 0,958 28,745 1,0 0,821 24,63É de conhecimento geral que as técnicas de realce visamdetectar e contrastar melhor as diferentes feições presentes na imagem. Nestecaso foram aplicadas as técnicas de aumento linear de contraste, a
51transformação por componentes principais, o realce por decorrelação e atransformação IHS (Intensity, Hue, Saturation). As duas primeiras foramaquelas que apresentaram um melhor desempenho baseado em um maiornúmero de classes estratificáveis, motivo pelo qual no presente trabalho foramlevadas em consideração somente estas duas técnicas.5.4.1. AUMENTO LINEAR DE CONTRASTEO realce por aumento linear de contraste foi aplicadoindividualmente a cada uma das bandas, permitindo assim a discriminação dealgumas feições principalmente nas bandas TM 1, 2 e 3 que estavamexcessivamente escuras.Posteriormente, foram associadas as cores vermelho, verde eazul às possíveis combinações de três bandas, com a finalidade de selecionara composição colorida que permitisse uma melhor discriminação das feições deinteresse. Assim, a composição formada pelas bandas 4,5,3 (R,G,B) resultou amelhor, confirmando que a seleção de uma banda de cada zona espectral,neste caso infravermelho próximo, visível e infravermelho respectivamente,permite uma boa separabilidade entre tipos de florestas (Shen et al., 1985).Benson e De Gloria (1985) e Ahern e Sirois (1989) obtiveram também bonsresultados utilizando esta combinação de bandas para estudos de vegetação.5.4.2. TRANSFORMAÇÃO POR COMPONENTES PRINCIPAISA partir da aplicação da transformação por componentesprincipais sobre as 6 bandas originais, foi gerado um novo conjunto de 6bandas não correlacionadas entre si.A Figura 5.2 mostra a distribuição da variância da cena paracada uma das bandas TM/Landsat. A banda 4 é a que apresenta a maiorvariância (41,09%), seguida pela banda TM 5 (35,45%) e TM 1 (9,09%). Istoconfirma em parte, a seleção do triplete das bandas 4, 5 e 3 como a melhorcomposição colorida para este caso de estudo, excetuando-se a banda TM 1, aqual apresenta uma grande interferência atmosférica devido ao seuposicionamento no espectro electromagnético.
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Couratari sp Tauari FTFEschweilera
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Guarea cf. carinata Ducke FTF, CTri
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Pouteria cf. krukovii (A.C. Smith)