CARACTERIZACÃO DA HETEROGENEIDADE ESPACIAL DA PAISAGEM UTILIZANDO PARÂMETROS DO SEMIVARIOGRAMA DERIVADOS DE IMAGENS NDVI
AUTOR(ES)
Silveira, Eduarda Martiniano de Oliveira, Mello, José Márcio de, Acerbi Júnior, Fausto Weimar, Reis, Aliny Aparecida dos, Withey, Kieran Daniel, Ruiz, Luis Angel
FONTE
CERNE
DATA DE PUBLICAÇÃO
2017-12
RESUMO
RESUMO Assumindo a existência de uma relação entre a heterogeneidade da paisagem e medidas de dependência espacial obtidas de dados de sensoriamento remoto, o objetivo deste estudo foi avaliar o potencial dos parâmetros do semivariograma derivados de imagens de satélite com diferentes resoluções espaciais, para caracterizar áreas cobertas por floresta e áreas sob ação antrópica. Para isso, o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) de cada umas das imagens (SPOT 6, Landsat 8 e MODIS Terra) foi gerado em uma área de floresta tropical Amazônica (1.000 km²), onde foram selecionadas amostras (1 x 1 km) de áreas florestadas e áreas antrópicas. A partir destes dados, foram gerados os semivariogramas e extraídos os parâmetros patamar (σ²-variabilidade espacial total) e alcance (φ-distância dentro da qual as amostras apresentam-se estruturadas espacialmente). A análise revelou que a resolução espacial das imagens influencia os parâmetros σ² e φ, apresentando significativo aumento das áreas de florestas para as áreas sob ação antrópica. A maior variação entre estas classes foi obtida com as imagens Landsat 8, indicando estas imagens, com resolução espacial de 30 metros, a mais apropriada para a obtenção dos parâmetros do semivariograma objetivando a caracterização da heterogeneidade espacial da paisagem. Combinando o sensoriamento remoto e técnicas geostatisticas, demonstrou-se que os parâmetros do semivariograma derivados de imagens NDVI podem ser utilizados como um simples indicador de heterogeneidade da paisagem, gerando mapas que permitem aos pesquisadores delinearem com maior eficácia o regime de amostragem. Outras aplicações combinando estas duas técnicas devem ser investigadas, como por exemplo a detecção de mudanças na cobertura do solo e a classificação de imagens utilizando análises orientada a objetos (OBIA).
ASSUNTO(S)
sensoriamento remoto geoestatística florestas ação antrópica
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