Uso de imagens ALOS/PALSAR multipolarizadas para detecção de incremento de desflorestamento na Amazônia / Use of multipolarized ALOS/PALSAR image for detection of increment of deforestation in the Amazon

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

A Amazônia é uma região da floresta tropical que possui cerca de 5,4 milhões de km^2 e abriga uma ampla biodiversidade de espécies do planeta. No entanto, seu modelo de ocupação tem aumentado significativamente o desflorestamento na Amazônia Legal. Por serem regiões bastante úmidas, a presença de nuvens é constante, ocasionando limitações no imageamento por sensores ópticos. Deste modo, o uso de sensoriamento remoto por radar é privilegiado, devido ao fato das microondas praticamente não sofrerem interferência atmosférica o que permite o imageamento das áreas independente das condições climáticas da região. Neste contexto, este estudo avaliou o potencial de imagens de radar para discriminar incremento de desflorestamento em uma área localizada na Floresta Nacional de Tapajós-PA. Foi utilizada uma imagem multipolarizada do sensor ALOS/PALSAR (banda L), modo polarimétrico (PLR) e nível de processamento 1.5. Realizaram-se classificações e segmentações na imagem radar sem filtro e com filtro Gamma 5x5. Avaliou-se o classificador pontual MAXVERICM e por regiões Bhattacharyya (com segmentações SPRING e SEGSAR), onde em todos os casos as imagens multipolarizadas em amplitude foram segmentadas e classificadas individualmente (HH, HV e VV), aos pares (HH+HV, HV+VV e HH+VV) e em conjunto (HH+HV+VV). Os resultados foram comparados com o mapa temático construído a partir dos dados disponibilizados pelo PRODES 2006, com o intuito de detectar o incremento de desflorestamento e avaliar a existência de perda significativa de informação quando não se utiliza todos os canais polarizados. O classificador Bhattacharyya apresentou acurácia superior em relação ao classificador MAXVERICM. As melhores classificações foram obtidas para a polarização dual HH+HV (nas imagens com filtro e sem filtro segmentadas pelo SPRING e SEGSAR). A acurácia mais elevada foi para a segmentação pelo SPRING na imagem sem filtro (kappa de 0,5085). No entanto, a acurácia do produtor foi menor em comparação com as outras combinações de polarizações devido ao erro de omissão (E.O.) ter sido maior. Para as demais combinações de canais HH+HV, o menor E.O. foi obtido quando utilizou-se, respectivamente, a segmentação pelo SEGSAR (na imagem com filtro e sem filtro) e segmentação pelo SPRING (na imagem com filtro), porém, em todos estas classificações o erro de inclusão (E.I.) foi maior em relação a classificação de maior kappa. Deste modo realizou-se a análise destas quatro classificações, onde se constatou que considerando a cobertura de nuvens na região, os resultados obtidos pelo SEGSAR indicaram que o baixo número de polígonos com E.O. comparado com a segmentação SPRING, e o considerável número de polígonos inicialmente classificados como E.I. os quais foram detectados como novos desflorestamentos pelo PRODES do ano seguinte (2007), seja porque estavam sob nuvens no ano anterior ou realmente devido ao E.O. do PRODES, salientaram a eficácia do segmentador e dos dados microondas. Assim, concluiu-se que o uso de radar no mapeamento de regiões tropicais é uma ferramenta de auxílio para imagens ópticas na aquisição de informações referentes à cobertura do solo durante todo o ano. No entanto, os elevados E.I. e em alguns casos E.O. das classificações (provavelmente devido ao acúmulo hídrico no solo alguns dias antes do imageamento do radar, bem como a incidência de vestígios de biomassa (tocos) presentes no solo na região de estudo) limitou o uso do radar, sendo necessário também a utilização de imagens ópticas para análise das informações adicionais obtidas.

ASSUNTO(S)

incremento de desflorestamento alos/palsar prodes segsar tapajós-pa increment of deforestation alos/palsar prodes segsar tapajos-pa

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