Uso do sensoriamento remoto como estratégia para a análise e gestão do uso dos solos

• Autor(a) principal: Araújo, Efraim Martins
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Mamede, George Leite, do Vale, João Paulo Madeiro, Araújo, Eliakim Martins
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Geama
• Texto Completo: https://www.journals.ufrpe.br/index.php/geama/article/view/3444
• topic: Hiperespectral; Hyperion; Índice de kappa; Classificação de imagens

Este artigo tem por objetivo analisar a eficiência da classificação supervisionado na detecção de usos das terras no entorno de dois reservatórios rurais, situados no Assentamento 25 de Maio, no Munícipio de Madalena – CE. Analisou-se o desempenho de diferentes classificadores supervisionada (Máxima Verossimilhança, KNN, Mínima Distância, SVM e Random Forest) em imagens multiespectrais (Landsat 8) e hiperespectrais (Hyperion) para detecção e diferenciação das classes de uso do solo. A classificação supervisionada, apresentou-se como uma ferramenta robusta na espacialização dos usos das terras, por conseguir separar tanto alvos distintos (água, solo e vegetação) como alvos semelhantes (macrófitas, vazante, vegetação nativa, agricultura e vegetação rala) quando aplicadas as imagens dos sensores multiespectral e hiperespectral. Cabe destacar, entretanto, que o desempenho dos classificadores aplicados à imagem do sensor Hyperion foi, em geral, superior aos obtidos em imagem Landsat 8, o que pode ser explicado pela alta resolução espectral do primeiro. Os resultados mostraram um excelente desempenho dos classificadores quando aplicado à imagem do sensor Hyperion, com Kappa de 0,81 (SVM) e 0,78 (Máxima verossimilhança) e o Landsat 8 um Kappa de 0,53 (Máxima verossimilhança).