Georreferenciamento e processamento de imagens de sensoriamento remoto aplicados à análise da arborização urbana em Londrina

Inventarios de arborizacao urbana envolvem trabalhosos levantamentos de campo. Apesar das dificuldades, tais levantamentos sao necessarios principalmente para permitirem o delineamento de diretrizes de gestao ambiental por parte de orgaos publicos, prefeituras, entre outros. O objetivo deste trabalho e avaliar se e possivel caracterizar qualitativamente a distribuicao espacial da arborizacao urbana por meio de imagens de Sensoriamento Remoto. Foram coletados dados sobre as arvores da area central do municipio de Londrina, estado do Parana, os quais foram geocodificados e integrados em um banco de dados geografico, que permite consultas por expressao. Aplicou-se entao o operador de densidade Kernel, a fim de comparar seus resultados com indices de vegetacao NDVI e EVI gerados com imagens RapidEye, pelo ajuste de um modelo de regressao. Os indices foram calculados utilizando as equacoes apresentadas na literatura e tambem substituindo o termo que corresponde a faixa do vermelho pela faixa red-edge. A modelagem dos dados foi feita para as ruas Sao Salvador, Alagoas e Cuiaba. Os resultados apresentaram os valores mais altos para o modelo de regressao do indice EVI com a faixa red-edge para a rua Cuiaba, com coeficiente de determinacao pouco acima de 17,27%. Tal resultado mostrou que o metodo aplicado nao foi bem-sucedido para a avaliacao da arborizacao urbana com as imagens de Sensoriamento Remoto e tecnicas utilizadas, porem, o banco de dados georreferenciado e o que ele possibilita em termos de consultas sao importantes ferramentas de gestao publica.