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

Conteúdo do artigo principal

Tassia Fraga Belloli
https://orcid.org/0000-0001-6365-7796
Laurindo Antonio Guasselli
https://orcid.org/0000-0001-8300-846X
Tatiana Kuplich
https://orcid.org/0000-0003-0657-4024
Luis Fernando Chimelo Ruiz
https://orcid.org/0000-0003-3800-6902
João Paulo Delapasse Simioni
https://orcid.org/0000-0001-7426-4584

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.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Métricas

Carregando Métricas ...

Detalhes do artigo

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. DOI: 10.14393/rbcv74n1-61277. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/61277. Acesso em: 2 nov. 2024.
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.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)