Métodos de classificação de imagens de satélite para delineamento de banhados

• Autor(a) principal: Simioni, João Paulo Delapasse
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/222604
• topic: Sensoriamento remoto; Aprendizado de máquina; Áreas úmidas; Wetlands; GEOBIA; Machine learning; Delineation

As Áreas Úmidas (AUs) são ecossistemas de importância global, que apresentam altos níveis de diversidade ecológica e produtividade primária e secundária. Os Banhados são um tipo de AU, característicos nos estados do Sul do Brasil, no Uruguai e na Argentina. O delineamento e classificação desses ecossistemas é uma tarefa árdua, dada as características estruturais hidrológicas, de solos, de cobertura vegetal e espectrais. No estado Rio Grande do Sul os Banhados são considerados Áreas de Preservação Permanente, porém, não há um inventário e tampouco um delineamento desses ambientes. Deste modo, o objetivo destatese é comparar diferentes métodos baseados em sensoriamento remoto ativo e passivo e aprendizado de máquina(AP)para o delineamento de Banhados. Para isto, utilizamos três abordagens: i) aplicação de índices espectrais de sensoriamento remoto e árvore de decisão; ii) integração de imagens SAR de dupla e quádrupla polarização em bandas C e L e árvore de decisão; e, iii) análise multisensor (ativo e passivo), Geobia e diferentes classificadores. Nossos resultados mostram que os índices espectrais de sensoriamento remoto apresentaram acurácias entre 77,9% e 95,9%; a aplicação de imagens SAR resultou em acurácias entre 56,1% e 72,9%, ambos pelo algoritmo Árvore de Decisão. Para a abordagem multisensor utilizando Geobia e diferentes classificadores, as acurácias variaram entre 95,5% e 98,5%, sendo que, o k-NN foi o algoritmo que apresentou maior acurácia entre os modelos avaliados, demonstrando o potencial da análise multisensor (ativo e passivo) e doaprendizado de máquinapara o delineamento e classificação de Banhados. Adotamos como estudo de caso um Banhado localizado no Sul do Brasil, porém recomendamos que devido as semelhanças hidrológicas, estruturais e espectrais desses ambientes, essas metodologias possam ser aplicadas em outras áreas de Banhados (marshes).