VALIDAÇÃO DE USOS DO SOLO NO ENTORNO DE RESERVATÓRIOS NO SEMIÁRIDO ATRAVÉS DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS

Autores

  • Efraim Martins Araújo Geoprocessing Laboratory, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará, Iguatu, CE https://orcid.org/0000-0003-4847-0573
  • George Leite Mamede Institute of Engineering and Sustainable Development, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção, CE https://orcid.org/0000-0002-5988-6948

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252021v34n319rc

Palavras-chave:

Landsat 8. Hyperion. Índice de Kappa.

Resumo

O trabalho avaliou o potencial de discriminação dos usos e ocupação do solo no entorno de reservatórios, mediante informações espectrais obtidas por imagens de satélites multiespectrais, hiperespectrais e imagens obtidas com uma ARP (aeronave remotamente pilotada). A pesquisa analisou o desempenho de diferentes técnicas de classificação de imagens aplicadas a sensores multiespectrais e hiperespectrais para detecção e diferenciação das classes do solo no entorno dos reservatórios Paus Brancos e Marengo, situados no Assentamento 25 de Maio. As classes identificadas com base em levantamentos em campanhas realizadas em 2014 e 2015 no entorno dos reservatórios foram: água, macrófitas, solo exposto, vegetação nativa, agricultura, vegetação rala e vazante, além dos alvos nuvem e sombra de nuvem. O desempenho dos classificadores aplicados à imagem do sensor Hyperion foi, em geral, superior aos obtidos em imagem Landsat 8, o que pode ser explicado pela alta resolução espectral do primeiro, que facilita a diferenciação de alvos com reposta espectral similar. Para validação do método de classificação supervisionada de Máxima Verossimilhança, utilizaram-se imagens Landsat 8 (24/08/2015) e Hyperion (28/08/2015). Os resultados da aplicação indicaram um bom desempenho do classificador associado à composição RGB da imagem Hyperion escolhida (bandas          R – 51, G – 161, B – 19) na detecção das classes no entorno deste reservatório, produzindo um coeficiente Kappa de 0,83. A disponibilidade de dados do sensor Hyperion é bem restrita, o que dificulta o desenvolvimento de pesquisas continuadas, dessa forma a utilização de imagens obtidas por RPA mostra-se extremamente viável.

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Publicado

19-07-2021

Edição

Seção

Engenharia Agrícola