Discriminação de Classes de Cobertura Vegetal em uma Região de Transição Amazônia/Cerrado no Estado de Mato Grosso por meio de Imagens do Satélite ALOS-2/PALSAR-2.

• Autor(a) principal: SILVA, V. S.
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: SANO, E. E., ALMEIDA, T. de, MESQUITA JÚNIOR, H. N. de
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
• Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1136274
• topic: Banda L; Radar de cobertura sintética; Radar; Sensoriamento Remoto

Resumo: A região de transição entre Amazônia e Cerrado, especialmente no estado de Mato Grosso, é bastante sensível em termos ambientais por causa da elevada biodiversidade e alta produção de grãos e carne bovina. O objetivo deste estudo foi discriminar classes representativas de uso e cobertura de terras encontradas na região de Sinop/Mato Grosso com base nas imagens de radar do satélite ALOS-2/PALSAR-2. As seguintes classes temáticas foram consideradas: floresta primária; floresta secundária; cultura agrícola; e pastagem cultivada. As imagens foram obtidas nos meses de fevereiro (estação chuvosa) e setembro (estação seca) de 2016, com resolução espacial de 6,25 metros, polarizações HH e HV e banda L (comprimento de onda de 23 cm), as quais foram processadas pelos algoritmos de classificação supervisionada Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM). Amostras de treinamento e de validação (65 amostras) foram obtidas em campo e complementadas com base nos mapas de uso e cobertura de terras produzidos pelos projetos MapBiomas e TerraClass Amazônia (135 amostras). Foi possível discriminar dois grupos de classes temáticas: floresta primária e floresta secundária; e cultura agrícola e pastagem cultivada. Apesar da acurácia global do RF ter sido superior ao do SVM, os dois classificadores mostraram desempenhos estatisticamente similares.