Proposta metodológica para delimitação e classificação do ambiente de vereda utilizando imagens orbitais

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

As veredas representam um importante e frágil ecossistema entre as comunidades aluviais do cerrado, as quais se desenvolvem sob condições específicas de geologia, geomorfologia e hidrologia. As veredas são de fato, uma vegetação complexa composta por uma sucessão de fisionomias que vão desde as gramíneas até os estratos arbóreos. As veredas são protegidas pelas leis brasileiras, mas sua extensão e condições ainda são desconhecidas. Como um ambiente úmido no contexto do semi-árido, as veredas são facilmente detectadas por dados de sensoriamento remoto, mas sua diferenciação de outras formações ribeirinhas , quando utilizados dados óticos, ainda causa certa confusão. Por ser muito sensível à umidade, radar de abertura sintética, proveniente do RADARSAT, possuem um potencial considerável para a delimitação das veredas, porém, imagens radar não são capazes de distinguir os diversos estratos fisionômicos deste ambiente, o que é possível como dados óticos. Nesta pesquisa, uma metodologia é descrita utilizando tanto dados radar, para a delimitação das veredas , através da abordagem da segmentação, quanto a classificação de dados óticos provenientes do ASTER, para a caracterização. A delimitação e classificação do ambiente de vereda sã otimizadas utilizando o conhecimento espacial prévio na construção de zonas tampão. Três algoritmos de segmentação (K-means, ISODATA e MAMSEG) foram testados em imagensde radar com parâmetros de ângulos de incidência e períodos hidrológico diferenciados, na tentativa de se escolher o melhor segmentador para os melhores parâmetros de imagem. De forma paralela, imagens ASTER foram classificadas com o intuito de se obter as diversas fisionomias inerentes às veredas. Os resultados mostram que, mesmo com valores baixos de validação, os dados RADARSAT foram suficientes para a delimitação das veredas largas e muito úmidas. Uma vez que, não há necessidade de dados de campo. Por sua vez, a classificação dos dados ASTER forneceu bons resultados para a classificação das principais fisionomias vegetais apesar de sua largura ser, muitas vezes, a um ou dois pixels de 15m. A junção destes dois produtos faz com que a carência de um seja suprida pelas vantagens dos outros aumentando a capacidade de se extrair informações sobre as veredas

ASSUNTO(S)

processamento de imagens - teses cerrado - brasil - teses sensoriamento remoto - teses

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