IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL NA DETECÇÃO DE MACRÓFITAS SUBMERSAS - ESTUDO DE CASO

Abstract

O mapeamento de vegetação aquática submersa (VAS) é hoje uma tarefa de elevado custo, pois se baseia em dados obtidos com base em levantamentos de campo. Os procedimentos envolvidos nesse tipo de levantamento demandam longo período de tempo e por isso inviabilizam o mapeamento de VAS, principalmente em grandes reservatórios. Uma alternativa baseia-se em dados ecobatimétricos que produzem dados de batimetria e de densidade e altura de VAS. Além disso, imagens de sensoriamento remoto podem fornecer dados do corpo d'água que podem ser utilizados para detecção de dosséis de VAS. A fim de avaliar o potencial de imagem QuickBird para mapeamento de VAS, realizou-se um estudo de caso numa região do Reservatório de Porto Colômbia. Apesar da radiação no infravermelho ser absorvida rapidamente pela coluna d'água sobre o dossel de plantas imersas, considera-se que a radiação no espectro visível pode fornecer informações sobre a presença de VAS em águas opticamente rasas. Assim, avaliou-se a capacidade do conjunto de bandas espectrais do sensor QuickBird para detectar a presença de plantas submersas em um corpo d'água. Nesse sentido, realizou-se um experimento no qual dados de verdade terrestre foram obtidos com base num levantamento ecobatimétrico realizado em datapróxima da tomada de uma imagem do sensor QuickBird. O ecobatímetro BioSonics DTX foi adotado nesse levantamento. Esses dados amostrais foram interpolados para produzir tanto um modelo do relevo submerso como do dossel das plantas submersas. A avaliação foi conduzida em duas etapas, na primeira foram realizadas classificações: não-supervisionada e supervisionada, bem como uma avaliação da qualidade dos resultados dessas classificações. Na segunda etapa, foram aplicadas técnicas de análise de agrupamento e componentes principais para relacionar as respostas das bandas espectrais ea colonização de VAS e a profundidade do dossel imerso a fim de caracterizar e compreender os tipos de ambigüidades relacionadas com a detecção de plantas imersas. Os resultados da análise de agrupamento permitiram compreender melhor os erros de classificação que comprometeram a qualidade do mapeamento baseado em dados do sensor QuickBird. Esses resultados mostraram que são necessárias bandas espectrais mais adequadas para que esse tipo de mapeamento possa ser realizado com base em imagens de sensoriamento remoto.