Classificação Baseada em Objeto de Tipologias de Cobertura Vegetal em Área Úmida Integrando Imagens Ópticas e SAR

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Tassia Fraga Belloli
Laurindo Antonio Guasselli
Tatiana Kuplich
Luis Fernando Chimelo Ruiz
João Paulo Delapasse Simioni

Resumo

Delinear com precisão os limites das Áreas Úmidas (AUs) e os padrões de cobertura vegetal é um passo essencial para a rápida avaliação e gestão destes ecossistemas. A Análise de Imagens Baseada em Objeto (Object-Based Image Analysis - OBIA) a partir de aprendizado de máquina e da integração de dados ópticos e de radar apresentam vantagens em relação a outras técnicas no mapeamento da cobertura vegetal nos ecossistemas de AUs. Este estudo tem como objetivo classificar tipologias de cobertura vegetal em áreas úmidas, integrando imagens ópticas e SAR dos satélites Sentinel-1 e 2A e o algoritmo Random Forest à classificação OBIA, utilizando como estudo de caso o Banhado Grande, localizado no Rio Grande do Sul. Como resultados, as polarizações VH e VV do Sentinel-1 obtiveram a maior relevância na classificação (18,6%). Entre as bandas ópticas as maiores relevâncias ocorreram para as bandas Borda Vermelha e Infravermelho Médio. A partir dos atributos ópticos, a classificação obteve acurácia de 86,2%. Quando inseridos os atributos SAR mais importantes, a acurácia aumentou para 91,3%. A classe Macrófitas Emergentes (ME), correspondente à espécie Scirpus giganteus, alcançou a melhor acurácia (91%), com área estimada em 1.507 ha. Concluímos que a integração de imagens aliada ao método de classificação possibilitou identificar e delimitar a extensão das tipologias vegetais e a área total do ecossistema. Os resultados acurados demostram que esta abordagem metodológica pode ser expandida para outras áreas úmidas palustres subtropicais.

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Como Citar
BELLOLI, T. F.; GUASSELLI, L. A.; KUPLICH, T.; RUIZ, L. F. C.; SIMIONI, J. P. D. Classificação Baseada em Objeto de Tipologias de Cobertura Vegetal em Área Úmida Integrando Imagens Ópticas e SAR. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 74, n. 1, p. 67–83, 2022. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/61277. Acesso em: 25 maio. 2022.
Seção
Artigos Originais
Biografia do Autor

Tassia Fraga Belloli, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Geógrafa e Mestre em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É bolsista de Doutorado da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e professora-tutora no curso de Graduação Licenciatura em Geografia EAD, da UFRGS Campus Litoral Norte. Íntegra o laboratório de Geoprocessamento e Análise Ambiental (LAGAM/UFRGS) onde desenvolve pesquisas na área de Sensoriamento Remoto em áreas úmidas, reconhecimento e mapeamento de suas funções ambientais. Suas áreas de interesse incluem identificação e mapeamento de áreas úmidas, estimativa de biomassa vegetal e armazenamento de carbono em áreas úmidas, impactos ambientais e recuperação ambiental de áreas úmidas e planícies inundáveis.

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