Modelo Linear de Mistura Espectral: Conceitos Teóricos, Algoritmos e Aplicações em Estudos na Amazônia Legal - Shimabukuro, Yosio Edemir; Dutra, Andeise Cerqueira; Arai, Egídio (Revista Brasileira de Cartografia, 2020)
Este trabalho apresenta uma revisão sobre o Modelo Linear de Mistura Espectral e suas aplicações na Amazônia Legal. Os estudos sobre mistura espectral iniciaram na década de 1970, motivada pelo problema na estimativa de áreas obtida por interpretação automática. O pixel era classificado ou não baseado na máxima probabilidade desse pixel pertencer a determinada classe, superestimando ou subestimando esta classe de acordo com a decisão tomada. Surgiu então o interesse no estudo da mistura espectral dentro do pixel. A resposta de cada pixel pode ser considerada como uma combinação linear das respostas espectrais de cada componente que está na mistura desse pixel. Dessa forma, conhecendo-se as respostas espectrais dos componentes, podemos obter as proporções desses componentes (imagens fração). Neste trabalho são apresentados os conceitos teóricos que motivaram o desenvolvimento desse modelo, e são descritos os algoritmos (Mínimos Quadrados com Restrição, Mínimos Quadrados Ponderados, Principais Componentes) desenvolvidos na década de 1980. Com a disponibilidade desses algoritmos em softwares de processamento de imagens digitais na década de 1990, aumentou o número de trabalhos que fazem uso dessa técnica no Brasil e no mundo. As imagens fração foram utilizadas para automatizar o Projeto PRODES (Monitoramento do Desmatamento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite) que foi o primeiro projeto operacional sistemático de Sensoriamento Remoto orbital. A seguir é apresentada a utilização das imagens fração em estudos realizados na Amazônia brasileira. Além disso, é apresentada uma perspectiva de uso das imagens fração em estudos globais. Em conclusão, o Modelo Linear de Mistura Espectral tem contribuído para o desenvolvimento de várias pesquisas e aplicações de Sensoriamento Remoto devido as suas características de redução de dados e por realçar os alvos de interesse nas imagens.