Avaliação do Sentinel-2, NDVI e MLME para Mapeamento do Uso e Cobertura da Terra
DOI:
https://doi.org/10.11137/2020_2_381_391Palavras-chave:
classificação orientada a objeto, Random Forest, simulação de Monte CarloResumo
A floresta amazônica é considerada um dos maiores reservatórios de carbono da Terra. No entanto, mudanças antrópicas indiscriminadas no uso e cobertura da terra, como a conversão da floresta em áreas agrícolas e pastagens, provocam grandes impactos ambientais na floresta. A utilização de técnicas que auxiliam o mapeamento do uso e cobertura da terra se torna cada vez mais necessária. Índices como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e MLME (Modelo Linear de Mistura Espectral) são amplamente utilizados para estudos da vegetação, por permitirem analisar e realçar parâmetros e feições em imagens de sensoriamento remoto. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do mapeamento do uso e cobertura da terra (LULC), utilizando dados do satélite Sentinel-2B, adicionado com o índice de vegetação NDVI e com o MLME, utilizando o classificador Random Forest (RF). Para a realização deste estudo, foram utilizadas imagens do sensor MSI do Sentinel-2B e calculados os índices NDVI e MLME, derivados da imagem Sentinel-2B. A partir da segmentação da imagem, foi realizada a extração de atributos para cada segmento. A classificação foi realizada pelo método RF e a validação foi realizada através da simulação de Monte Carlo observando-se os valores de índice Kappa e Acurácia Global (AG). Para avaliar a diferença obtida com a adição das variáveis NDVI e MLME, quatro cenários de classificação foram realizados. Notou-se que os cenários apresentaram resultados semelhantes de índice Kappa e AG, não apresentando diferença significativa entre eles. A utilização das faixas espectrais do Sentinel-2B/MSI se mostrou uma boa alternativa para realizar o mapeamento do uso e cobertura da terra, facilitando as etapas de processamento. No entanto, a inclusão do MLME para a separação da classe Floresta Degradada (FD), se mostrou significativa. Além disso, observou-se que a utilização do classificador RF apresenta bons resultados para o mapeamento do uso e cobertura da terra.
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