Algoritmo para mapeamento dos usos do solo e cobertura vegetal a partir do uso do NDVI: um estudo aplicado no nordeste de Mato Grosso Do Sul

Abstract

Propõe-se uma metodologia que utiliza conceitos matemáticos da teoria de formação de clusters, o K-means, para obter de forma automática os clusters dos valores do NDVI. As implementações do método K-means existentes em softwares específicos exige a predefinição no número de clusters, sendo a contribuição desta metodologia a determinação do número de clusters automaticamente, sem a necessidade da interferência do tomador de decisões que, pode variar de acordo com o tempo e o espaço de uma imagem para outra, bem como de um sensor para o outro. Foram selecionados diferentes sensores para generalizar essa classificação do índice: Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat-5; Operational Terra Imager (OLI) a bordo do satélite Landsat-8; MultiSpectral Instrument (MSI) a bordo do satélite Sentinel, nível-2A. O mapeamento e a validação do algoritmo são efetuados na região nordeste do estado de Mato Grosso do Sul, a qual, apresenta ao longo de 37 anos (1984- 2021) alterações em sua cobertura vegetal. Os resultados para os três períodos, fornecidos pelo algoritmo distinguiu melhor o comportamento espectral dos pixels referentes às classes de água, solo exposto e áreas urbanas; já o JENKS generalizou essas classes, por outro lado, distinguiu com melhor precisão vegetação de baixo porte, vegetação natural e florestas plantadas.

Natural Determinants of the Earth-Mound Fields Distribution in the Southwest of the State of Goiás

“…The NDWI index was calculated specifically for May 2020. The index works with (dimensionless) values on a scale from −1 to 1, in which values closer to 1 indicate a higher content of surface water present in leaves and vegetation, and values closer to −1 indicate a lower presence of water (SHIMAKUBURO et al, 1999;MANTOVANI et al, 2019). The index was calculated according to Equation 1:…”

“…Works on a regional scale, which investigate a large number of occurrences of murundus fields, are rare. In addition, studies usually focus on a specific aspect of murundus fields, such as their phytosociology (OLIVEIRA FILHO, 1992;RESENDE et al, 2004), the morphometry of their relief (SILVA et al, 2020;SALES et al, 2021), their soils (SCHNEIDER; SILVA, 1991;MARTINS;ROSOLEN, 2014).…”