Integração de imagens Orbitais Ópticas e SAR Com Processamento em Nuvem no Mapeamento da Cobertura da Terra no Cerrado
Palavras-chave:
Google Earth Engine, Sensoriamento remoto, Integração de dados orbitais, Random Forrest, Apresndizado de máquinaResumo
O mapeamento da cobertura da terra é de suma importância para o monitoramento ambiental e gestão territorial. Séries temporais de radar de abertura sintética (SAR) do Sentinel-1 (S-1) e o sensor óptico MSI/Sentinel-2 (S-2) fornecem condições favoráveis para o mapeamento da cobertura da terra devido suas resoluções espectrais, espaciais e temporais. Este trabalho parte do pressuposto que a combinação entre as séries temporais do S-1 e S-2 permite maior exatidão no mapeamento da cobertura da terra no bioma Cerrado. As imagens foram classificadas utilizando o algoritmo Random Forest na plataforma de processamento em nuvem Google Earth Engine. As classificações obtidas apenas com os dados S-2 (kappa = 89,99) foram melhores do que as obtidas com os dados S-1 (kappa = 75,78). A eficiência da classificação aumentou ao combinar os dados de ambas as missões S-1 e S-2 (kappa= 93,07). Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que a banda do infravermelho de ondas curtas, a polarização VH dos dados SAR e os índices cellulose absorption index (CAI) e o Hall Cover foram as variáveis mais importantes no mapeamento da cobertura da terra do bioma Cerrado.
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