Com a execução deste trabalho foi possível apresentar uma proposta de segmentação de diferentes tipos de vegetação por meio do processamento digital de imagens LANDSAT TM 5 em zonas de grande diversidade fitoecológica, como a Área de Proteção Ambiental de Guaraqueçaba - Pr, onde se encontra o mais representativo remanescente de Floresta Atlântica do Sul do País. Por meio de digitalização das curvas de nível das cartas topográficas que recobrem a área de estudo, pode-se criar o modelo digital do terreno (MDT). A conversão do modelo digital do terreno em imagem permitiu capturar a complexidade do relevo da região. Desta forma, tornou-se possível a avaliação das diferentes formações da Floresta Ombrófila Densa - Terras Baixas, Submontana, Montana, e das Formações Pioneiras de Influência Marinha, Fluvio-marinha e Fluvial - de acordo com as variações altimétricas. O mapa digital da vegetação foi obtido através da imagem retificada de julho de 1993. Na classificação da imagem levou-se em consideração a combinação dos processos de classificação supervisionada e não supervisionada. Através das amostras de vegetação coletadas em campo por meio de GPS ( Global Position System) e o processamento digital da imagem, foi possível uma melhor interpretação da imagem. A associação do modelo digital do terreno com o mapa digital da vegetação permitiu minimizar alguns erros de classificação provenientes da similaridade de alguns tipos de vegetação. As matrizes de erros e coeficientes de concordância foram gerados através de pontos de referência coletados em campo e interpretados na imagem. A avaliação quantitativa da acurácia tornou-se parte integrante do processo de classificação para a análise de confiabilidade dos dados gerados.
In this work it was presented a proposal for the use of LANDSAT TM5 imagery for vegetation classification in zones of diverse ecosystems. The Guaraqueçaba-PR Protected Area is part of the most important fragment of the Atlantic Forest in Southern Brazil. The digitalisation of topographic maps contour lines have provided the digital terrain model (DTM) generation. The DTM was converted into image, which has permitted the complex relief interpretation. The different elevation ranges aided the study of the various formation of Dense Ombrophylous Forest (Lowlands, Low Montane, Montane, Pioneer Formation of Marine, Fluvial and Fluvial Marine Influence). The rectified image of July 1993 was classified by a combination of supervised and unsupervised methods. Field data collection with GPS (Global Position System) and image patterns recognition were taken into consideration in the classification process. The association of the DTM imagery to the classified image yields better results. It has lessened misclassification errors from similar vegetation types. Error matrix and agreement coefficients were generated from reference points collected in the field and on the image as well. The quantitative accuracy assessment was included as an integral part of the digital image classification and reliability analysis.
