Classificação de formações vegetais do Pantanal por meio da análise orientada a objeto em imagens de satélite de alta resolução espacial.

As mudanças na cobertura vegetal das terras são componentes importantes nas discussões ambientais e de utilização das terras por atividades de produção agropecuária nos diferentes biomas brasileiros. Cada vez mais, o sensoriamento remoto tem sido utilizado para estes estudos, porém, ainda existem limitações relacionadas à resolução espacial, temporal e espectral das imagens de satélite utilizadas e à geração de metodologias para áreas mais abrangentes. O bioma Pantanal é considerado uma das maiores extensões úmidas contínuas do planeta, porém tem sido impactado fortemente pela ação antrópica. O monitoramento desse bioma é bastante difícil, principalmente pelas alterações no regime de inundações que causam mudanças no uso e cobertura vegetal. Assim, este artigo objetiva avaliar o potencial das imagens Rapideye e da análise orientada a objeto para a discriminação e classificação de formações vegetais de uma área representativa do Pantanal da Nhecolândia, município de Corumbá (MS). Realizamos alguns testes com diferentes parâmetros de escala e testamos a utilização da banda RedEdge, considerando como classes as formações florestal, savânica e campestre. A classificação identificada como mais adequada foi a que empregou escala 100 e todas as bandas do RapidEye, incluindo a RedEdge, com Kappa de 0,73. Na matriz de confusão a principal dificuldade observada foi em relação à discriminação da formação savânica, por esta se confundir muito com a formação campestre. A caracterização e espacialização dessas áreas são de suma relevância para a constituição de bases técnico-científicas de informações para amparar políticas públicas de desenvolvimento e sustentabilidade do Pantanal.

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Bibliographic Details
Main Authors: GOMES, P. B., BOLFE, E. L., ARAUJO, L. S. de, VICTORIA, D. de C., GARRASTAZU, M. C.
Other Authors: PRISCILA BROCHADO GOMES, CNPM; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; LUCIANA SPINELLI DE ARAUJO, CNPM; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPM; MARILICE CORDEIRO GARRASTAZU, CNPF.
Format: Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:pt_BR
por
Published: 2014-12-11
Subjects:Processamento de imagens., Sensoriamento Remoto, Vegetação.,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1002371
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