Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

Abstract

RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.

Spacialization of the Degradation Risk in the Natural Monument of the São Francisco River

“…Landsat satellite images are used to identify and evaluate changes in vegetation coverage structure, physiognomy and dynamics, making it possible to study changes in soil coverage at a spatial and temporal scale, at low cost and with better accuracy (Oliveira, 2015;Silva et al, 2016;Silva et al, 2019). Several authors have found that precipitation before the satellite passes affects the spectral response of orbital images (Ponzoni and Shimabukuro, 2010;Caten et al, 2015).…”

“…Xu et al (2009) used the NDVI, MSDI and surface albedo to evaluate and determine the degree of degradation on the Ordos Plateau in China with images of Landsat-4, 5 and 7 on a regional scale. Caten et al (2015) used the AD classifier to analyze soil coverage dynamics between 1989 and 2011, in the Marombas river basin, Santa Catarina. Vorovencii (2015) based on albedo, MSDI and Vegetation Index Soil-Adjusted (SAVI) obtained from the Landsat-5 satellite applied the AD classifier to assess the risk of desertification in Romania, in the years 1987 to 2011.…”

Análise multitemporal do uso e ocupação do solo, através de geoprocessamento

“…Dentre os métodos disponíveis para identificação das coberturas da terra, a distinção de classe pela fotointerpretação, por ser um processo manual, é oneroso, e a qualidade e confiabilidade dos resultados variam, principalmente, de acordo com a habilidade e experiência do fotointérprete (ALMEIDA FILHO et al, 1998). A distinção pelo processo de classificação de imagens, por ser automatizado, torna o processo mais rápido, e a qualidade e a confiabilidade variam, principalmente, de acordo com o algoritmo de classificação adotado (CATEN et al, 2015), tipo de classificador (supervisionado ou não supervisionado), método de classificação (pixel-a-pixel ou por região), assim como, experiência e habilidade da equipe (MELLO et al, 2012).…”