Abordagem metodológica baseada nos dados multitemporais MODIS EVI/NDVI para a classificação da cobertura vegetal na região do Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros/GO

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

A savana é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. Localmente é conhecida como Cerrado, e é formada por um mosaico de fitofisionomias tais como campo, campo cerrado e cerrado que possuem um típico ciclo fenológico. Neste contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a sazonal fenologia da vegetação. O presente trabalho objetiva avaliar o emprego de assinaturas temporais para detectar tipos de savanas no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros. A metodologia adotada foi subdividida nos seguintes passos: (a) elaboração do cubo 3D das imagens temporais NDVI e EVI MODIS, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído, (c) detecção dos membros finais utilizando o invólucro convexo, e (d) classificação. O tratamento do ruído utilizou os seguintes métodos: (a) exclusão da imagem com alta porcentagem de ruído, (b) aplicação de um filtro móvel de mediana para suavizar o espectro temporal, e (c) emprego da Transformação Minimum Noise Fraction (MNF). A identificação automática dos membros finais compreendeu os seguintes passos: (a) redução espectral pela transformação MNF, (b) redução espacial pelo índice de Pixel Purity Index (PPI) e (c) identificação manual dos membros finais usando o visualizador n-dimensional. Na classificação foram usados dois métodos: (a) Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques (ISODATA) e (b) árvore de decisão. Os resultados demonstraram que as fisionomias do cerrado apresentam típicas assinaturas temporais. Os membros finais correspondem ao campo, cerrado e área cultivada. A assinatura do campo se caracteriza pelos baixos valores no período de estudo, o cerrado pelos altos valores e as áreas de agricultura por uma alta variação com altos valores durante a época de chuva e baixos valores na época da seca. A classificação não supervisionada pelo método ISODATA permitiu um conhecimento à priori dos dados, onde o mapa classificado obtém uma definida distribuição. A árvore de decisão possibilitou um aprimoramento da classificação que obtém as classes de campo, cerrado e agricultura. Comparações com imagem Landsat 7/ETM+ demonstraram a eficiência da classificação das séries temporais. O estudo concluiu que as séries NDVI e EVI são úteis na diferenciação dos tipos de vegetação. A eficiência da metodologia tem sido provada para regional delimitação das fisionomias de savana, mesmo considerando a baixa resolução espacial do sensor MODIS, e conseqüentemente com alta mistura espectral.

ASSUNTO(S)

ndvi ndvi análise multitemporal change detection detecção de mudança multitemporal analysis modis savana geografia savanna modis cerrado cerrado

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