| Summary: | Neste estudo foi abordada a segmentação de imagens de alta resolução e a utilização da técnica da mineração de dados. O objetivo foi encontrar correlação entre resposta espectral, espacial, de contexto e de textura, e variáveis dendrométricas obtidas de inventários florestais em áreas de estágio inicial de sucessão da Floresta Ombrófila Densa em três locais do Estado de Santa Catarina. Os dados de campo foram levantados em seis Unidades Amostrais (UA) com 1.600 m² cada. No processamento digital utilizaram-se três imagens de alta resolução espacial (0,39 m) obtidas pelo sensor SAAPI, com três bandas no visível, três no infravermelho próximo, modelo numérico de terreno e de superfície. Dados extraídos do produto digital (atributos) foram utilizados na etapa da mineração dos dados, que selecionou atributos relevantes e descartou aqueles de menor peso. Verificou-se que tanto no estrato arbóreo quanto na regeneração existe heterogeneidade de variáveis, como número de indivíduos (N), diâmetro a altura do peito (DAP) e área basal (AB). Mesmo assim, foram encontradas correlações significativas entre atributos das imagens e os dados de campo. A correlação de maior magnitude absoluta de N foi com as médias da banda 1 (-0,64), 3 (-0,62) e IR1 (0,63), para DAP foi a razão das bandas IR3 (0,56) e 2 (0,55) e para AB foi o menor valor de pixel das bandas 1 (-0,64) e IR3 (-0,60), todas altamente significativas (p<0,01). Esses resultados configuram pontos de partida para futuras investigações a respeito da construção de um estimador de parâmetros biofísicos da vegetação.
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