CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA E SALDO DE RADIAÇÃO PARA DISCRIMINAÇÃO DE ALVOS DE SUPERFÍCIE NO ENTORNO DO RESERVATÓRIO DE ITAPARICA - PE

Abstract

Este trabalho visa associar a utilização de classiï¬cação supervisionada por meio do método da máxima verossimilhança e saldo de radiação aplicado segundo as metodologias indicadas no algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) em imagens provenientes de sensoriamento remoto com o propósito de observar como o processo de geração de mapas do uso do solo pode ser complementado ao serem implementados índices físicos na análise das classes predominantes da paisagem. Foram utilizados dados do sensor OLI/TIRS no Landsat 8, na região entorno do reservatório de Itaparica, localizado predominantemente no município de Petrolândia-PE, e objeto de estudo do projeto INNOVATE (Interplay Among Multiple Uses of Water Reservoirs via Innovative Coupling Substance Cycles in Aquatic and Terrestrial Ecosystems), que tem como principal interesse entender as relações entre as mudanças climáticas e as formas de uso da terra e dos recursos hídricos em ambiente semiárido. Foi observado que na classiï¬cação supervisionada houve confusão entre as classes de solo exposto e área urbana, assim como nas classes de agricultura irrigada e vegetação arbórea. Essa confusão é explicada pela similaridade espectral que esses alvos possuem. Neste sentido, o saldo de radiação apresentou bom desempenho em separar as classes de uso do solo escolhidas. Dessa forma, pode-se observar que a aplicação do saldo de radiação pode incrementar a geração de mapas de uso do solo, sabendo-se que esse índice tem capacidade de discriminar as classes de ocupação a partir de mais variáveis que apenas o valor do número digital do pixel.