Aplicação de diferentes metodologias com utilização de imagens OLI e TIRS do LANDSAT 8 para classificação da cobertura da terra em áreas do bioma Pampa – Brasil

Resumo

Os mapas das coberturas da terra e suas dinâmicas no Pampa suprem carências históricas de iniciativas e pesquisas com foco na vegetação campestre ou não-florestal no Brasil. Para ecossistemas campestres, naturais e manejados, inúmeras experiências bem sucedidas com sensoriamento remoto são conhecidas. Entretanto, a operacionalização de técnicas de processamento, como as classificações, ainda necessita de estudos e testes para estimar suas eficácias, principalmente em função dos diferentes tipos de imagens disponíveis (ópticas, termais e/ou SAR - radar de abertura sintética). No mapeamento da cobertura vegetal no Pampa, desafios ainda impõem a realização de estudos com diferentes classificadores. Este artigo teve como objetivo avaliar o desempenho de classificadores paramétricos e não-paramétricos para classificação da cobertura da terra, ênfase nas coberturas vegetais, em áreas do bioma Pampa – Brasil, incluindo a comparação da utilização de bandas ópticas e termais dos sensores OLI e TIRS/Landsat 8. Para tanto foram testados os classificadores Maxver, Mahalanobis, Spectral Angle Mapper (SAM) e Support Vector Machine (SVM) com os dados de entrada: somente bandas ópticas e combinação de bandas ópticas e termais. Os melhores desempenhos foram encontrados nas classificações SVM (somente bandas ópticas) e Maxver (bandas ópticas e termais). As imagens termais apresentaram potencial para aumentar a acurácia dos mapas gerados, chegando a um aumento de 3% nos resultados obtidos com a combinação de termal e demais bandas.