Desenvolvimento metodológico para a integração de dados de sensoriamento remoto multi resoluções para a representação da cobertura da terra em campos contínuos de vegetação e classificação por árvores de decisão

• Main Author: Marcelo Lopes Latorre
• Other Authors: João Roberto dos Santos
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 2005
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/MTC-m13@80/2005/12.12.17.01

Atualmente, inúmeros esforços para mapear e monitorar as mudanças da cobertura da terra na Amazônia Brasileira têm-se baseado em análises de dados Landsat, consumindo para isto, um número expressivo de horas em laboratórios para o processamento destes dados. Além disso, estimativas de diferentes análises (dados de menor resolução-AVHRR) têm gerado resultados conflitantes, causados, sobretudo, pelas diferenças de definições e metodologias aplicadas pelos inúmeros pesquisadores nesta área. Deste modo, este trabalho tem como objetivo geral desenvolver uma metodologia para o monitoramento da dinâmica da cobertura vegetal na Amazônia, onde uma maior ênfase será dada na integração de dados de diferentes sensores e resoluções espaciais (Terra/MODIS, Landsat/TM e ETM+ e CBERS-2/CCD). Para tanto, empregou-se para o desenvolvimento deste sistema, inicialmente como base, a técnica denominada Vegetation Continuous Fields (VCF). Nessa técnica, a floresta é descrita como porcentagem de cobertura arbórea, onde os passos aplicados são obtidos através de um procedimento automatizado para gerar uma regressão com dados de treinamentos obtidos dos sensores TM, ETM+ e IKONOS, coincidentes com os dados de resolução espacial ampla do MODIS. Como área de estudo, foi escolhida uma região do Estado do Mato Grosso, por apresentar grande representatividade em relação à Amazônia Brasileira em termos de cobertura da terra. O processo metodológico consistiu em estabelecer uma análise exploratória da técnica VCF e o desenvolvimento do sistema de monitoramento, propriamente dito, empregando o programa ENVI e sua linguagem IDL correspondente. A elaboração do processo metodológico ocorreu, conjuntamente, com a aplicação de diversos testes, empregando-se, para tanto, diferentes dados de treinamento (obtidos através de diferentes processos aplicados às cenas ETM+, TM e CBERS-CCD), tanto isoladamente, quanto em conjunto. Com isto, foi verificada a viabilidade (acuracidade, maior automação e menor tempo de processamento) do modelo criado. Esta etapa foi complementada com uma comparação entre o melhor produto gerado (MODIS 500m) para o Estado do Mato Grosso, com o do Projeto PRODES, para o ano de 2002. Como resultado obteve-se um sistema com capacidade de se obter dados (mapas), tanto de 500m, quanto 250m do MODIS, em um período que poderá variar de um mês a um ano. O modelo apresentou resultados satisfatórios ao se empregar apenas um dado de treinamento, considerando que o mesmo tenha elevada representatividade de suas classes temáticas em relação aos observados no dados MODIS. Através de seus resultados preliminares e sua comparação com os dados obtidos com o Projeto PRODES (ano de 2002), verificou-se a viabilidade da metodologia apresentada, possibilitando, ainda, um ganho considerável na automação do processo metodológico e, sobretudo no tempo de processamento (aproximadamente duas horas) de suas etapas e obtenção do produto final. Espera-se com esta metodologia que o monitoramento da dinâmica da cobertura vegetal auxilie, em especial, o Projeto SIVAM, e também, complemente projetos normalmente em execução para a Amazônia Brasileira, como é o caso do PRODES. === Now, countless efforts to quantify the monitoring of the changes of the covering of the earth are had based on analyses of data of the satellite Landsat, consuming for this, an expressive number of hours in laboratories for the processing of these data. Besides, estimates of different analyses (data of smaller resolution - AVHRR) have been generating conflictual results, caused, above all, for the differences of definitions and methodologies applied by the countless researchers in this area. This way, this work had as general objective to develop a methodology for the dynamics monitoring of the vegetable covering in Amazon, where a larger emphasis will be given in the integration of different sensor data and space resolutions (terra/MODIS, Landsat/TM and ETM+ and CBERS 2/CCD). So much, was used for the systems development, initially as base, the technique denominated Vegetation Continuous Fields (VCF). In that technique, the forest is described as percentage of arboreal covering, where the applied steps are obtained through an automated procedure to generate a regression with data of obtained trainings ( sensor TM, ETM+ and IKONOS), coincident with the data of wide space resolution of MODIS. As study area, it was chosen an area of Mato Grosso State , for presenting great representativity in relation to the Amazonian Brazilian in terms of earth covering. The methodological process consisted of establishing an exploratory analysis of the technique VCF and the development of the monitoring system, using the program ENVI and your corresponding language IDL. The elaboration of the methodological process happened, jointly, with the application of several tests, being used, for so much, different training data (obtained through different applied processes to the scenes ETM+, TM and CBERS-CCD), so much separately, as together. With this, the viability was verified (acuracity, larger automation and smaller time of processing) of the created model. This stage was complemented with a comparison of the best generated product (MODIS 500m) for the State of Mato Grosso, with the one of the PRODES Project, for the year of 2002. As result was obtained a system with capacity of obtaining data (maps), so much of 500m, as 250m of MODIS, in a period that can vary from one month to one year. The model presented satisfactory results when just using a training data, considering that the same has high representativity of your classes in relation to the MODIS data. Through your preliminary results and your comparison with the data obtained with the PRODES Project (year of 2002), the viability of the presented methodology was verified, making possible, still, a considerable earnings in the automation of the methodological process and, above all in the time of processing (approximately two hours) of your data. It is waited with this methodology that the monitoring of the dynamics of the vegetable covering aids, especially, the SIVAM Project, and also, complement projects already developed for the Brazilian Amazonian, as it is the case of PRODES.