Estudo de fitofisionomias de Cerrado com dados do sensor Hyperion-EO-1

• Autor(a) principal: Alana Almeida de Souza
• 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@80/2009/03.24.13.43

O estudo das fitofisionomias de Cerrado via sensoriamento remoto constitui-se de um constante desafio investigativo em razão da diversidade florística e estrutural existente, das variações fenológicas perante o regime de chuvas, de sua inter-relação com outros biomas nos contatos sutis e, ainda, pela ocorrência de queimadas e seus efeitos. Essas características tornam as tipologias muitas vezes indistinguíveis em imagens multiespectrais. Nesse sentido, o advento de sensores imageadores hiperespectrais, por adquirirem imagens em um grande número de bandas estreitas e contíguas no espectro eletromagnético, constitui uma nova possibilidade para o estudo desse bioma. Assim, o presente estudo objetivou a utilização de dados hiperespectrais do sensor Hyperion/ EO-1 para a análise espectral, estimativa de parâmetros biofísicos e para a discriminação de fitofisionomias do bioma Cerrado na região de Pirenópolis (GO). As fitofisionomias estudadas foram: Mata Seca Semidecídua, Cerradão, Cerrado denso, Cerrado típico, Cerrado ralo, Cerrado rupestre, Campo Sujo e Campo Limpo. Inicialmente, as fitofisionomias foram caracterizadas florística e estruturalmente em campo. A análise espectral das fitofisionomias foi feita com base na técnica por componentes principais e na inspeção visual de espectros. A estimativa dos parâmetros biofísicos (porcentagem de cobertura do dossel e área basal) se baseou na reflectância das bandas, nos índices de vegetação e em todas as possíveis razões de bandas calculadas dos dados do Hyperion como variáveis independentes em modelos de regressão simples. Para a discriminação das fitofisionomias foram testados três classificadores: Support Vector Machine (SVM), Máxima Verossimilhança (MAXVER) e Spectral Angle Mapper (SAM). Os resultados obtidos permitiram concluir que a similaridade estrutural das fitofisionomias se refletiu na similaridade espectral das mesmas e na confusão das classes nas classificações. A banda em 680 nm, associada com a absorção pela clorofila, foi a que apresentou melhores correlações com a área basal (R^2 = 0,63) e com a porcentagem de cobertura do dossel (R^2 = 0,91). Contudo, as transformações espectrais (índices de vegetação e razões de bandas) apresentaram melhores resultados (R^2 ≥ 0,75). Dentre as transformações espectrais que se mostraram importantes na estimativa dos parâmetros biofísicos analisados, estão as relacionadas à borda vermelha, aos pigmentos foliares e ao teor de água das folhas. A classificação SVM linear foi a que apresentou melhores resultados na discriminação das fitofisionomias, com 59,90% dos pixels corretamente classificados. As classes que foram mais bem discriminadas foram Mata Seca, Cerradão, Cerrado denso e Cerrado rupestre. As classes Campo Sujo, Campo Limpo e Cerrado ralo não tiveram boa separabilidade entre elas com nenhuma das técnicas de classificação testadas.