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O presente estudo consistiu do uso da tecnica de classificacao orientada ao objeto, utilizando o algoritmo K Nearest Neighbor , e baseada em regras com uso da logica Fuzzy para mapear copas de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze em um fragmento de Floresta Ombrofila Mista (FOM), localizada na Floresta Nacional de Irati, PR (Brasil), utilizando imagem de alta resolucao Quickbird II. Primeiramente foi efetuado o trabalho de campo para coleta de informacoes sobre a especie com base em fotografias aereas em escala 1:2000, para validacao dos resultados da classificacao. A imagem Quickbird II foi fusionada pelo metodo de Gram-Schmidt, pelo qualrealizou-se a segmentacao da imagem utilizando niveis de escalas iguais para ambos os metodos, sendo 80 para a segmentacao e 90 para a opcao merge segments . Na classificacao orientada ao objeto foram testados dois metodos, sendo um supervisionado e outro utilizando regras de classificacao com a composicao das bandas 4R, 3G e 2B. Para as classes tipologicas Araucaria angustifolia e Folhosas foram destacadas as regras espectrais como valores minimos e maximos da banda infravermelho proximo, e as regras referentes ao NDVI (razao de bandas), e o atributo espacial “area”. Para a classe sombra destacaram-se as regras de “intensidade” e valores espectrais, como valores maximos e minimos da banda verde. O acerto para os metodos supervisionado e por regras foi classificado como excelente, com valores de Kappa de 0,83 e 0,82 respectivamente. Tanto a classificacao por regras como supervisionada utilizando a logica fuzzy , mostraram-se acuradas no delineamento das copas de Araucaria.

Delineamento de copas de Araucaria angustifolia utilizando lógica Fuzzy em imagens Quickbird II