Comparação de Imagens OLI/Landsat-8 e MSI/Sentinel-2 no Mapeamento de Cobertura e Uso da Terra no Maciço de Uruburetama, Ceará

Autores

  • Eduardo Viana Freires Universidade Federal do Ceará (UFC), Centro de Ciências, Departamento de Geologia. Programa de Pós-Graduação em Geologia. Campus do Pici, Bloco 912, Cep: 60455-760, Fortaleza - CE, Brasil
  • Cláudio Ângelo da Silva Neto Universidade Federal do Ceará (UFC), Centro de Ciências, Departamento de Geologia. Programa de Pós-Graduação em Geologia. Campus do Pici, Bloco 912, Cep: 60455-760, Fortaleza - CE, Brasil
  • Dominick Sávio Rocha Cunha Universidade Federal do Ceará (UFC), Centro de Ciências, Departamento de Geologia. Laboratório de Geoprocessamento do Ceará (GEOCE). Campus do Pici, Bloco 912, Cep: 60455-760, Fortaleza - CE, Brasil
  • Cynthia Romariz Duarte Universidade Federal do Ceará (UFC), Centro de Ciências, Departamento de Geologia. Campus do Pici, Bloco 912, Cep: 60455-760, Fortaleza - CE, Brasil
  • César Ulisses Vieira Veríssimo Universidade Federal do Ceará (UFC), Centro de Ciências, Departamento de Geologia. Campus do Pici, Bloco 912, Cep: 60455-760, Fortaleza - CE, Brasil
  • Daniel Dantas Moreira Gomes Universidade de Pernambuco (UPE), Campus Garanhuns. Rua Cap. Pedro Rodrigues, 105, Cep 55294-902, Garanhuns, PE – Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2019_4_427_442

Palavras-chave:

cobertura e uso da terra, NDVI, segmentação por regiões, classificação supervisionada

Resumo

Imagens orbitais da série Landsat têm sido sistematicamente empregadas no mapeamento de cobertura e uso da terra. Porém, algumas áreas, devido às características de relevo ou a forte influência antrópica, impõem dificuldades nesta caracterização. O maciço de Uruburetama, no estado do Ceará, representa uma área com tais particularidades. Na tentativa de gerar melhores resultados na identificação e delimitação das diferentes classes de cobertura e uso da terra no maciço, este trabalho compara imagens dos sensores orbitais OLI/ Landsat-8 e MSI/Sentinel-2, a fim de definir qual produto pode ser melhor empregado em estudos desta finalidade. A metodologia partiuda obtenção de imagens orbitais da área, passando por etapas de pré-processamento, geração de NDVI, segmentação por crescimento de regiões, classificação supervisionada, validação da classificação e produção dos mapas temáticos. Os produtos NDVI apresentaram correlação positiva muito forte, evidenciando compatibilidade espectral entre os sensores. Na etapa de segmentação, percebeu-se a influência da melhor resolução espacial do sensor MSI com a criação de quase oito vezes mais polígonos e uma área média correspondente a 12,5% a medida do sensor OLI. A classificação supervisionada utilizando o algoritmo Bhattacharya possibilitou mapear os dois produtos em sete classes temáticas de cobertura e uso da terra do maciço de Uruburetama: Mata Úmida; Mata Seca; Caatinga Arbustiva Densa; Caatinga Arbustiva Aberta; Urbano/Solo Exposto; Corpos D’água e Cultivos. A validação das classificações atestou a melhor acurácia do produto MSI/Sentinel-2 por meio dos índices Kappa e exatidão global. Os resultados demonstram que a imagem MSI/Sentinel-2, devido a sua melhor resolução espacial, permite um maior detalhamento dos alvos, e maior acurácia na classificação, o que possibilita a sua aplicação em estudos com maiores escalas de análise. Por sua vez, a imagem OLI/Landsat-8, demonstrou ser mais adequada a estudos com menores níveis de detalhes, ou com alvos mais homogêneos.

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Publicado

2020-01-02

Edição

Seção

Artigos