RESUMEN
Resumen La clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.
Abstract Land cover classification is important for studies of climate change and monitoring of ecosystem services. Conventional coverage classification methods are performed by the visual interpretation of satellite imagery, which is expensive and inaccurate. Implementing computational methods could generate procedures to classify coverage in satellite images automatically, quickly, accurately and economically. Particularly, automatic learning methods are promising computational methods for estimating soil cover changes. In this work we present an automatic learning method based on convolutional neural networks of ConvNet type architecture for the automatic classification of soil coverings from Landsat 5 TM images. The ConvNet was trained from the manual annotations by means of visual interpretation on the satellite images with which the experts generated the map of Tuparro national park, of National Natural Park of Colombia. The validation model was performed with data from the Colombian Amazon cover maps made by the Colombian Environmental Information System. The results obtained from the diagonal of the confusion matrix of the average accuracy were 83.27% in training and 91.02% in validation; for the classification in patches between forests, areas with herbaceous and / or shrub vegetation, open areas with or without vegetation and Inland waters.
Resumo A classificação da cobertura da terra é importante para estudos de mudanças climáticas e monitoramento dos serviços dos ecossistemas. Os métodos convencionais de classificação de cobertura são feitos através da interpretação visual de imagens de satélite, que é caro, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionais poderia gerar procedimentos de classificação de cobertura em imagenes de satélite de forma automática, rápida, precisa e econômica. Particularmente, métodos de aprendizado de máquina são promissores métodos computacionais para estimar a cobertura do solo mudanças. Neste artigo apresentamos um método de aprendizado de máquina baseado em convolutional neural tipo ConvNet rede de arquitetura para a classificação automática de cobertura do solo a partir de Landsat 5 imagens TM. O ConvNet foi treinado desde anotações manuais através da interpretação visual das imagens de satélite que os especialistas geraram o mapa de cobertura do Parque Nacional Tuparro, Colômbia Parque Nacional Natural. A validação do modelo foi realizada com cobertura de mapa de dados da Amazônia colombiana pelo Sistema de Informação Ambiental da Colômbia. Os resultados da diagonal da matriz de confusão da precisão média foi de 83,27% e Formação e 91,02% na validação; para a classificação em manchas entre florestas, áreas com vegetação herbácea e / ou arbusto, áreas abertas com poucamou nenhuma vegetação águas interiores.
RESUMEN
Na cidade do Rio de Janeiro, as agências gestoras de unidades de conservação ambiental do tipo parque vêm tentando atingir cinco objetivos principais estabelecidos pelo Sistema Nacional de Unidades de Conservação Ambiental (SNUC), adotando diretrizes de gestão participativa para essas unidades. Dois desses objetivos referem-se ao desenvolvimento de atividades recreativas que envolvem o contato com a natureza e o ecoturismo. Este artigo apresenta as análises e conclusões relativas à implementação de estratégias de colaboração com empresas para atingir tais objetivos. Ele é parte de um conjunto de pesquisas mais amplo. Foram realizados estudos de caso em oito parques, por meio de dezenas de entrevistas com gestores e outros atores sociais interessados, assim como pesquisa documental e observação direta. Os resultados sugerem que o objetivo ecoturístico está longe de ser alcançado e que as estratégias colaborativas utilizadas são insuficientes para contrabalançar as limitações organizacionais, materiais e humanas que sobrecarregam essas agências. Com base na amostra, concluiu-se também que os três poderes de governo envolvidos na gestão dos parques carecem de uma visão estratégica, no sentido de considerar o ecoturismo nas unidades de conservação da cidade como um meio poderoso de incentivar o desenvolvimento local sustentável.
In the city of Rio de Janeiro, the management agencies of environmental conservation units of the park type have been attempting to meet five primary objectives set by the National System for Conservation Units (NSCU), using participatory management guidelines for these units. Two of these objectives relate to the development of recreation activities that involve contact with nature and ecological tourism. This article presents the analyses and conclusions regarding the implementation of collaborative strategies with businesses to achieve such objectives; it is part of a series of research studies having a broader scope. Case studies were conducted in eight parks by means of dozens of interviews with managers and other interested social actors, as well as by documentary research and direct observation. The results suggest that the ecotourism objective is still far from being reached, and that the collaborative strategies used are not sufficient to compensate for the organizational, material and human limitations that encumber these agencies. It was also concluded for the sample that there lacks a strategic vision on the part of the three branches of government involved in the management of these parks in the sense of viewing ecotourism in the city's conservation units as a powerful means to foster local sustainable development.