Validação da Aplicação de Imagens Planet à Regularização Ambiental de Imóveis Rurais no Mato Grosso do Sul

Authors

  • Évelyn Camila Casadias Pinheiro Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia. Cidade Universitária – Universitário, 79070-900 - Campo Grande, MS, Brasil
  • Ana Paula Marques Ramos Universidade do Oeste Paulista, Programa de Pós-graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional. Rodovia Raposo Tavares, 572km, 19067-175, Presidente Prudente-SP
  • José Marcato Junior Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia. Cidade Universitária – Universitário, 79070-900 - Campo Grande, MS, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2019_3_145_153

Keywords:

Sensoriamento remoto, Planet, Cadastro Ambiental Rural

Abstract

As legislações e normas ambientais direcionadas à preservação e monitoramento da utilização dos recursos naturais tem sido combustível para uma gama de pesquisas nas áreas das ciências ambientais. Umas das principais informações necessárias ao cumprimento das obrigações ambientais é o conhecimento da cobertura e uso do solo. O objetivo desta pesquisa foi investigar e validar a utilização de imagens da constelação de nano-satélites Planet aplicadas a regularização ambiental rural no Estado de Mato Grosso do Sul. Diante disso, executamos a classificação de uso e cobertura do solo, segundo classes do Cadastro Ambiental Rural, utilizando o software Google Earth Engine. A validação foi realizada com ortofotos geradas a partir de um VANT (Veículo Aéreo Não-Tripulado) eBee RTK. Outra lacuna identificada e investigada foi a ausência de pesquisas sobre a validação da acurácia posicional das imagens Planet. Esta etapa foi executada utilizando-se a marcação de pontos homólogos às imagens Planet, nas ortofotos do Município de Campo Grande-MS. A partir do método de treinamento de algoritmos no Google Earth Engine, obteve-se um resultado de exatidão global de 99,98% e uma validação que resultou em um índice Kappa de 86,16%. Os destaques são para as áreas de vegetação nativa e para as áreas de ocupação, ou seja, duas das mais importantes classes para o CAR. A definição da resultante planimétrica de 4,65 m, se mostrou satisfatória quanto as previsões Planet, em 90% dos pontos. Ao se conhecer com mais acuidade as ferramentas de sensoriamento remoto propostas, é possível que se monitore, autorize e fiscalize o desmatamento da vegetação nativa de forma mais ágil e satisfatória.

Published

2019-12-21

Issue

Section

Article