Banca de QUALIFICAÇÃO: NATAN BRITO SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : NATAN BRITO SANTOS
DATA : 19/08/2025
HORA: 08:30
LOCAL: CPF - Sede (meet.google.com/xxs-srrf-bdg)
TÍTULO:

Distribuição Espacial de Lecythis pisonis em Fragmentos Florestais de Mata Atlântica, Bahia Brasil

PALAVRAS-CHAVES:

 Sensoriamento Remoto; Imagem de Satélite; Mata Atlântica; Linguagem de Programação.

PÁGINAS: 62
RESUMO:

O presente trabalho buscou desenvolver um método para localizar a espécie L. pisonis Cambess em fragmentos de Mata Atlântica, extremo sul da Bahia, utilizando um algoritmo de aprendizado de máquina e imagens de satélite. L. pisonis é uma espécie arbórea de importância ecológica e econômica, conhecida por  suas sementes comestíveis e por sua utilização em projetos de restauração florestal. A abordagem explorou a fenologia distintiva fenologia de renovação foliar da espécie, caracterizada por folhas novas de coloração rosada, como uma janela para detecção. Utilizou-se -se imagens multiespectrais do satélite Sentinel-2 adquiridas entre outubro de 2020 e setembro de 2023, visando coincidir com o período fenológico. O algoritmo Random Forest (RF), implementado em Python com bibliotecas como Scikit-learn, Rasterio e Geopandas, foi treinado com 500 pontos de referência (100 da classe 'Sapucaia', 400 da classe 'Não Alvo') para distinguir espectralmente a classe de interesse. Um critério espacial de pósprocessamento foi aplicado para reter apenas agrupamentos conectados de 3 a 4 pixels classificados como sapucaia, com o objetivo de isolar detecções compatíveis com copas de árvores maduras. Para a avaliação dos modelos  em ambos os anos, empregou-se a técnica de Validação Cruzada K-Fold Estratificada (k=5). Embora os resultados quantitativos finais, após a filtragem, tenham apontado para 2.036 pixels detectados em 2020 e um número significativamente maior, 8.197, em 2023, a validação KFold indicou diferença no desempenho entre os anos. O modelo de 2020 apresentou um desempenho excelente,  enquanto o de 2023 se mostrou menos assertivo, no período analisado. A análise espacial indicou tendência de concentração das detecções em altitudes mais baixas e próximas a cursos d'água. A validação em campo confirmou a presença da espécie em locais mapeados, validando qualitativamente o potencial da abordagem e verificando que as árvores detectadas eram de grande porte. Conclui-se que a metodologia é tecnicamente viável para a detecção da L. pisonis baseada em sua fenologia. No entanto, sua eficácia é influenciada pelas condições fenológicas da espécie em cada ano.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - EMANUEL ARAÚJO SILVA - UFSM
Externo à Instituição - VICENTE TOLEDO MACHADO DE MORAIS JÚNIOR - UFU
Presidente - ***.887.659-** - GERSON DOS SANTOS LISBOA - UFG