Um programa de desenvolvimento florestal deve conter um estudo detalhado sobre
a ocupação e uso da terra para subsidiar a elaboração de um plano de manejo
florestal sustentado que contemple os aspectos sociais, econômicos e ecológicos.
No plano de manejo, a análise do uso e cobertura da terra através de dados de
sensoriamente remoto, com imagens de alta resolução espacial, permite planejar
uma ocupação mais ordenada e racional do meio físico e também monitorar a forma
de exploração dos recursos naturais. Este estudo teve como objetivos: avaliar
limiares de segmentação no mapeamento, identificar tipologias florestais, quantificar
o uso e cobertura da terra e avaliar a classificação efetuada. A área estudada
localiza-se no posto administrativo de Machipanda no distrito de Manica província de
Manica em Moçambique. Foi utilizada uma imagem IKONOS II fusionada para 1 m
de resolução espacial com segmentação em três níveis: 40 nível 1, 80 nível 2 e 120
nível 3 para fator de escala, repetindo-se para cada nível os valores 0,8 para a cor,
0,2 para a forma, 0,5 de suavidade e 0,5 de compacidade. A classificação foi
realizada simultânemente pelo vizinho mais próximo e pela lógica fuzzy. Foram
identificadas 6 tipologias florestais de uso e cobertura da terra: agricultura e capim,
eucalipto, matagal, pinus, vegetação nativa e solo. A melhor classificação, com
segmentação de nível 2, resultou em 85,139 ha para vegetação nativa, agricultura e
capim 302,856 ha, matagais 184,579 ha. Pinus e eucalipto ocupam 20,3% da área
total sendo 136,553 ha com pinus e 101,759 ha com eucaliptos. Na avaliação da
classificação obteve-se uma acurácia global de 55,5% e um valor do índice Kappa
de 0,46 para o nível 1; 76,6% e 0,71 para o nível 2; 61,5% e 0,53 para o nível 3
respectivamente. A melhor classificação foi alcançada com o nível 2 de
segmentação, com 80 para o fator de escala, 0,8 fator de cor e 0,2 fator de forma.
Towards an excellent classification of forestry typologies, it is necessary as a prerequisite
a better segmentation, thus the objectives of the study were to evaluate
threading thresholds, identify forestry typologies, quantify mulching and evaluate the
classification. The study took place in a location called Machipanda in the district of
Manica, province of Manica in Mozambique. For this study it was used an IKONOS II
spatially image enhanced to 1 m spatial resolution. Three levels of segmentation
were generated 40 level 1; 80 level 2 and 120 level 3 for the scale factor and was
repeated for each level using the following values 0.8 for colour, 0.2 for the form, 0.5
of softness and 0.5 of compactness. The classification was done using
simultaneously the nearest neighbour and fuzzy logic. The study resulted in
identification of 6 typologies of forestry and soil use and coverage, agriculture and
grass, Eucalyptus, scrub, Pinus, native vegetation and soil. The occupied areas with
better classification level (level 2) was 85.139 ha of native vegetation, agriculture and
grass 302.856 ha, 184.579 ha of scrubs, with pinus and eucalyptus occupying 20.3%
of the total area being pinus with 136.553 and 101.759 ha of eucalyptus. The
evaluation of the classification resulted in a global accuracy of 55.5% and Kappa
index value of 0.46 on classification of level 1; global accuracy of 76.6% and a Kappa
index value of 0.71 for level 2 and global accuracy of 61.5% with a Kappa index
value of 0.53 for level 3. Classification of level 40 and 120 had good performance
and the level of 80 very good performance. The best combination for mapping was
livel 2.
