ANÁLISE DE ATRIBUTOS ESPECTRAIS USANDO UMA CENA AVNIR-2 PARA O MAPEAMENTO DE USO E COBERTURA DO SOLO EM BACIA HIDROGRÁFICA

Resumo

O mapeamento de uso e cobertura da terra é um fator importante na análise geoespacial na gestão de bacias hidrográficas. A integração de imagens de sensoriamento remoto e técnicas de classificação por Aprendizagem de Maquinas viabilizam a identificação e monitoramento ambiental dos elementos da paisagem. Neste estudo, foram desenvolvidos nove modelos de dados para a classificação do uso e cobertura da terra por Random Forest em uma sub-bacia hidrográfica do Rio Terra Nova no estado de Pernambuco, usando uma cena do sensor de imageamento orbital AVNIR-2 (Advanced Visible and Near-Infrared Radiometer-2) do satélite ALOS-2. Esses modelos foram criados com base nas bandas AVNIR-2 e quatro índices de vegetação e no ranking de importância de variáveis através do índice de Gini. A avaliação dos resultados foi feita por meio da quantificação espacial e análise de acurácia. No geral, as variabilidades de recursos espectrais não foram capazes de impulsionar mudanças bruscas na qualidade da classificação. As classes de Vegetação apresentaram acurácia do produtor acima 85% para todos os modelos, enquanto as classes de Área Não Vegetada e Água mostraram um declínio nos valores de acurácia do produtor e usuário correspondente a diminuição de recursos espectrais. Este estudo é o primeiro a usar adaptações de dados espectrais do AVNIR-2 e métodos de aprendizado computacional para demonstrar a aplicação de mapeamento de cobertura do solo de alto desempenho, além de contribuir para o monitoramento da superfície do solo em bacias hidrográficas que necessitam de informações espaciais precisas sobre o estado conversação ambiental.