Análise da acurácia temática das classificações de Imagens Orbitais AVNIR-2/ALOS, CCD/CBERS-2 e TM/LANDSAT-5, comparando as abordagens de Máxima Verossimilhança e Fuzzy.

• Main Author: RODRIGUES, Grasiela de Oliveira
• Language: Portuguese
• Published: 2009
• Online Access: http://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/handle/123456789/1768

Submitted by Lizziane Tejo Mendonça ([e-mail]) on 2018-10-18T19:25:23Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_0036343.pdf: 5323146 bytes, checksum: c3ca89966974dac99e68a8b51fc038ff (MD5) === Made available in DSpace on 2018-10-18T19:25:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_0036343.pdf: 5323146 bytes, checksum: c3ca89966974dac99e68a8b51fc038ff (MD5) Previous issue date: 2009-11 === A utilização de classificações digitais no mapeamento da cobertura do solo de bacias hidrográficas permite estudos e planejamento de atividades urbanas e rurais, indicando áreas propícias à exploração agrícola, pecuária ou florestal. Assim, estimar a acurácia de um mapa de cobertura do solo é fundamental para que este seja utilizado adequadamente. Este trabalho analisa área piloto localizada na bacia hidrográfica do município de São Carlos/SP (com aproximadamente 1,6 km2 e 5,6 km de perímetro), através de mapeamentos de cobertura do solo obtidos pelos classificadores digitais Máxima Verossimilhança e Fuzzy. Analisa ainda a influência da resolução espacial nos mapeamentos de cobertura do solo, fazendo uso de cenas dos sensores AVNIR-2/ALOS, CCD/CBERS-2 e TM/LANDSAT-5, com resolução espacial de 10, 20 e 30m respectivamente. Primeiramente foram identificados em mosaico de fotografias aéreas coloridas oito tipos de cobertura do solo, os quais foram digitalizados e convertidos em imagens (rasterizacao) para compor mapas de verdade terrestre para servirem de parâmetros na comparação com os resultados das classificações digitais. Para tanto, em seguida, foram aplicados os classificadores digitais Máxima Verossimilhança e Fuzzy nas cenas dos sensores citados anteriormente. As comparações dos mapas resultantes das classificações com suas respectivas verdades terrestres foram feitas via matrizes do erro e Índices Kappa. Em relação aos Índices Kappa, encontrou-se para a classificação Máxima Verossimilhança 0,4688; 0,5139 e 0,3144 (AVNIR-2/ALOS, CCD/CBERS-2 e TM/LANDSAT-5, respectivamente). Para a classificação Fuzzy obteve-se 0,5418; 0,5332 e 0,3927 (AVNIR-2/ALOS, CCD/CBERS-2 e TM/LANDSAT-5, respectivamente). Houve, portanto, uma melhora de 7,3% quando se aplicou o classificador Fuzzy nas imagens do AVNIR-2/ALOS, 2% no caso das imagens do CCD/CBERS-2 e 3% no caso das classificações provenientes das imagens do TM/LANDSAT-5. Pode-se concluir, considerando apenas a resolução espacial dos sensores, que os resultados correspondentes ao sensor AVNIR-2/ALOS apresentam melhor qualidade, porém o emprego do sensor CCD/CBERS-2 oferece a melhor relação custo/benefício, uma vez que, diferentemente das cenas do AVNIR-2/ALOS, as imagens do CCD/CBERS-2 são disponíveis gratuitamente na rede (assim como as do TM/LANDSAT-5). Verifica-se a relação direta entre acurácia e resolução espacial dos sensores, comprovando-se que a capacidade de um sensor em discernir alvos espectrais é acrescida com o aumento da resolução espacial. Conclui-se também que a qualidade do mapeamento foi superior quando aplicado o classificador Fuzzy, diminuindo consideravelmente o efeito de borda ocorrido pela existência de pixels mistos, dentre outras confusões. A qualidade da classificação (acurácia) pode ser comprometida pelas áreas de transição, muitas vezes abruptas, entre os temas e por variações nas respostas espectrais dos alvos, como a quantidade de água no solo ou na vegetação em diferentes épocas do ano, como ocorreu neste trabalho.