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

Autores

Palavras-chave:

Imagens ópticas, Pampa, Algoritmos paramétricos, Algoritmos não paramétricos, Imagens termais

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.

Biografia do Autor

Patricia Michele Pereira Trindade, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Geógrafa e mestre em Geografia pela Universidade Federal de Santa Maria, doutora em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grando do Sul. 

Daniela Wancura Barbieri Peixoto , Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Geógrafa e mestre em Geomática pela Universidade Federal de Santa Maria, doutora em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. 

Tatiana Mora Kuplich, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Doutorado em Geografia Física pela University of Southampton, Inglaterra(2002)
Tecnologista Senior do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais , Brasil. 

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Publicado

2024-07-15

Como Citar

Pereira Trindade, P. M., Wancura Barbieri Peixoto , D., & Mora Kuplich, T. (2024). 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 . Revista Geoaraguaia, 14(1), 1–21. Recuperado de https://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/geo/article/view/15336