COMPARAÇÃO ENTRE DADOS COM E SEM CORREÇÃO ATMOSFÉRICA NA CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA DE UMA ÁREA DA CAATINGA UTILIZANDO O GOOGLE EARTH ENGINE

Abstract

O Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil - MapBiomas - é um projeto voltado para a classiï¬cação da cobertura da terra em imagens dos satélites da série Landsat. Em sua coleção 2, que envolve classiï¬cações geradas de 2000 a 2016, o MapBiomas utilizou, de 2013 em diante, imagens do Landsat-8 em reflectância no topo da atmosfera (TOA). As classiï¬cações foram geradas baseadas em uma árvore de decisão deï¬nida empiricamente pela equipe do projeto. No entanto, é importante veriï¬car como as classiï¬cações se comportam após correção atmosférica pelos algoritmos Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes (FLAASH) e Quick Atmosphere Correction (QUAC). Assim, a partir da seleção da carta topográï¬ca SD-23-X-D (Bom Jesus da Lapa - BA), as classiï¬cações foram geradas pelo Code Editor do Google Earth Engine, plataforma de processamento de imagens de satélite em nuvem, que permite a interpretação e análise de uma ampla gama de informações. Em seguida, foi feita uma avaliação da acurácia à ï¬ m de identiï¬car o dado que melhor representou as classes mapeadas. O dado em reflectância TOA e os dados corrigidos pelo FLAASH e QUAC, apresentaram, respectivamente, valores do Tau de 55,45%, 68,90% e 64,89%, Kappa de 48,28%, 64,60% e 61,55%, e, exatidão global de 62,88%, 74,09% e 70,74%. Ao ï¬nal, concluiu-se que a correção atmosférica impactou positivamente a classiï¬cação da cobertura da terra da carta SD-23-X-D. A diferença de aproximadamente 4% a menos do QUAC em relação ao FLAASH, torna-o mais apropriado, dada sua menor complexidade e maior rapidez no tempo de processamento.