IMAGENS ALOS/PALSAR NA CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL DA REGIÃO SEMI-ÁRIDA BRASILEIRA

Abstract

O presente trabalho teve como objetivo avaliar o uso potencial de imagens ALOS/PALSAR, no modo dual de imageamento FDB (Fine Beam Double Polarization) nível 1.1 de correção (banda L), na caracterização e no mapeamento do uso e cobertura da terra no semi-árido brasileiro. Neste estudo foram utilizados algoritmos de classificação MAXVER-ICM e de Wishart, envolvendo pares e/ou o conjunto de componentes derivadas da matriz de covariância [AHH, AHV e AHH*HV].. Obtidas as classificações por esses métodos acima mencionados, foram feitas avaliações do grau de exatidão de mapeamento através da estatística Kappa. Levantamentos fisionômico-estruturais das fácies de caatinga e também pontos de observações das tipologias de uso e cobertura da terra, devidamente georreferenciados, serviram como amostras de treinamento e calibração temática, ficando definidas as seguintes classes de uso e cobertura da terra para área em estudo: caatinga arbórea, caatinga arbórea-arbustiva, caatinga arbustiva, agricultura e corpos d'água. O procedimento metodológico aplicado mostrou que o melhor resultado obtido foi no uso do conjunto de componentes [AHV, AHV e AHH*HV], por meio da classificação MAXVER-ICM, apresentando uma exatidão global de 66% e índice Kappa 0.58.