ABORDAGENS PARA CLASSIFICAÇÃO DO ESTÁDIO SUCESSIONAL DA VEGETAÇÃO DO PARQUE NACIONAL DE SÃO JOAQUIM EMPREGANDO IMAGENS LANDSAT-8 E RAPIDEYE

• Autor(a) principal: Sothe, Camile
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Liesenberg, Veraldo, Almeida, Cláudia Maria de, Schimalski, Marcos Benedito
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Boletim de Ciências Geodésicas
• Texto Completo: https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/55428
• topic: Geociências; Geodésia; Sucessão florestal; Máquinas de Vetor de Suporte; Florestas Randômicas; Atributos.

A classificação remota dos diferentes estádios sucessionais da vegetação ainda constitui um desafio devido à similaridade espectral destas classes. Este artigo tem o objetivo de avaliar o desempenho de imagens Landsat-8 e RapidEye para a classificação do estádio sucessional da vegetação em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista, localizado no Parque Nacional de São Joaquim- SC. Para isto, três grupos de variáveis gerados a partir de cada imagem foram avaliados, sendo: (1) composto somente pelas bandas espectrais puras; (2) composto pelas métricas texturais GLCMgeradas a partir das bandas espectrais; e (3) composto pelas variáveis dos dois grupos anteriores, alémde dois índices de vegetação no caso da imagem Landsat-8, e três índices para a RapidEye. Cada grupo foi testado com os classificadores florestas randômicas (Random Forest- RF), máquinas de vetor de suporte (Support Vector Machine - SVM) e máxima verossimilhança (Maxver). Todos os experimentos alcançaram resultados satisfatórios, com índice Kappa variando de 0,66 a 0,88 e acurácia de usuário e produtor superiores a 50%. O melhor resultado alcançado foi com a imagem Landsat-8, grupo 3, associado ao algoritmo RF. A medida de importância das variáveis obtida com o algoritmo RF mostrou que as métricas texturais média, contraste e dissimilaridade destacaram-se na classificação para ambas as imagens.