Classificação de desmatamento na Amazônia com o uso de semivariogramas obtidos de imagens SAR R99B

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fábio Bueno de Lima
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/09.06.21.10
Resumo: O Sensoriamento Remoto permite a aquisição sistemática de informações sobre a superfície terrestre, bem como do mapeamento do incremento de desmatamento em floresta tropical. Um exemplo é o Projeto de Estimativa de Desflorestamento Bruto da Amazônia (PRODES), desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Este projeto realiza o mapeamento e estimativa anual do incremento de desmatamento na Amazônia Brasileira a partir de imagens de sensores ópticos. No entanto, a constante cobertura de nuvens na Amazônia traz a necessidade do desenvolvimento de novas metodologias. Neste contexto, o sensor SAR aerotransportado R99B pode ser considerado uma importante fonte de aquisição de dados, pois as microondas praticamente não sofrem interferência atmosférica. Alguns autores têm demonstrado que a Classificação Textural não Supervisionada por Semivariograma (USTC) é um bom instrumento para discriminar padrões de cobertura do solo em imagens de radar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a informação contida no semivariograma de dados SAR R99B, banda L multipolarizada, para discriminar incremento de desmatamento em uma região ao norte do município de São Félix do Xingu PA, através da metodologia de classificação USTC. Os resultados indicam que as informações contidas no semivariograma omnidirecional da polarização HV são eficientes para discriminar áreas que se encontram no processo final de desmatamento, corte raso, de áreas de florestas. Os resultados mostram que a classificação obteve uma acurácia elevada e Kappa = 0,57. Os erros de inclusão ocorreram em áreas sombreadas pelo relevo e os erros de omissão em áreas com remanescentes de floresta em regeneração. Esta metodologia pode ser indicada como semi-automática para mapear incremento de desmatamento na Amazônia utilizando imagens SAR do sensor R99B.
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