Impacto da Correção Atmosférica na Classificação da Cobertura da Terra da Carta Topográfica SC-24-V-C (Petrolina) Utilizando o Google Earth Engine e Imagens Landsat-8
DOI:
https://doi.org/10.11137/2019_2_100_116Keywords:
Caatinga, QUAC, FLAASH, MapBiomas, Reflectância TOAAbstract
Sabe-se que mapear a cobertura da terra usando técnicas de sensoriamento remoto não é um procedimento trivial e requer um alto nível de conhecimento das técnicas de processamento adotadas. O Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil – MapBiomas – é um projeto focado na classificação da cobertura da terra dos biomas brasileiros por meio de imagens dos satélites da série Landsat. No entanto, o fato de os dados disponibilizados em reflectância de superfície para o Landsat-8 não estarem ortorretificados até a conclusão deste trabalho, levou ao uso do dado em reflectância no topo da atmosfera (TOA) pelo projeto na geração das classificações. Tendo em vista que os efeitos atmosféricos podem interferir na qualidade do dado, torna-se necessário investigar qual dado melhor se ajusta às classificações. Assim, após a seleção da carta SC-24-V-C (Petrolina), pertencente ao bioma Caatinga, foram geradas três classificações: uma em reflectância TOA e as outras com correção atmosférica a partir dos algoritmos FLAASH e QUAC. As classificações foram geradas no Code Editor do Google Earth Engine (GEE) com base em uma árvore de decisão definida empiricamente. A avaliação da acurácia para as classificações advindas do dado sem correção atmosférica (TOA) e dos dados corrigidos pelo FLAASH e QUAC mostrou, respectivamente, valores Tau, de, 54,13%, 39,13% e 58,10%; Kappa de 49,24%, 34,08% e 52,97%, e, exatidão global de 61,78%, 49,28% e 65,08%. Isso mostrou um melhor ajuste do dado corrigido pelo QUAC ao contexto da carta em comparação com os demais dados. O dado TOA diferiu em aproximadamente 4% menos em relação ao QUAC, evidenciando a indispensabilidade do dado, desde que sejam feitos novos ajustes nos parâmetros da árvore de decisão. Ao serem comparados por classe, os coeficientes apresentaram elevada variação, muito embora os dados que tiveram a atmosfera corrigida tenham apresentado, de modo geral, valores de exatidão mais elevados frente ao dado sem correção atmosférica.Downloads
Published
2019-12-01
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