Avaliação do desempenho de classificadores supervisionados para mapeamento de uso e cobertura da terra no município de São Gabriel - RS

Autores

¹Trentin, A.B.; ²Gouvêa, L.H.; ³Menezes, C.; ⁴Melo, G.; ⁵Weierbacher, E.

¹UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA Email: alinetrentin@unipampa.edu.br
²UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA Email: luishenrique.a.gouvea@gmail.com
³UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA Email: carlocimenezes@gmail.com
⁴UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA Email: gustavo0melo@gmail.com
⁵UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA Email: eweierbacher@gmail.com

Resumo

A análise da informação espacial voltada ao uso e cobertura da terra, por meio de produtos cartográficos, possibilita compreender as características de ocupação do espaço. Com o avanço das técnicas de coleta de dados sobre a superfície, o sensoriamento remoto destaca-se como uma ferramenta que auxilia o monitoramento da realidade terrestre, por meio de imagens de satélite, onde cada pixel representa um valor de reflectância da superfície. A classificação de imagens consiste no reconhecimento da reflectância de cada pixel, atribuindo a ele, um rótulo. Nesse contexto, a aplicação de métodos estatísticos têm sido explorado em diversos estudos, sendo o mais aplicado o algoritmo de Máxima Verossimilhança. Este trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho de classificações supervisionadas por pixel, utilizando os algoritmos MaxVer, MaxVer-ICM e Distância Mínima Euclidiana, para o mapeamento de uso e cobertura da terra, considerando como área de estudo o município de São Gabriel - RS. Para isso, utilizou-se uma imagem do satélite Landsat 8 - OLI órbita/ponto 223/081, com resolução espacial de 30 metros, datada de 01/04/2017, adquirida gratuitamente do catálogo de imagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A partir da composição colorida utilizando as bandas 654 (RGB), realizou-se o processo contraste de imagem e as classificações supervisionadas por pixel, considerando os algoritmos MaxVer, MaxVer-ICM e Distância Mínima Euclidiana. O limiar de aceitação para os algoritmos MaxVer e MaxVer-ICM foi de 99,9%. Foram estabelecidas seis classes de uso e cobertura da terra (campo, solo exposto, vegetação, agricultura, água e nuvem/sombra), sendo adquiridas amostras de treinamento estatisticamente confiáveis para todas as classes, e nos mesmos locais, para os diferentes classificadores. Todas as etapas de processamento de imagem foram realizadas no aplicativo SPRING 5.3. Os resultados demonstraram que a classificação pelo algoritmo MaxVer, o método mais aplicado em tratamento de imagens, mostrou desempenho de 98,4%. O melhor desempenho ocorreu no mapeamento do classificador Maxver-ICM (99,5%), enquanto o pior desempenho foi do classificador Distância Mínima Euclidiana (89,5%), provavelmente por ser um algoritmo que não usa uma matriz de covariância se tornando menos flexível em relação aos outros algoritmos testados. No entanto, em relação a acurácia do mapeamento, todos os classificadores mostraram-se excelentes, de acordo com o índice Kappa analisado. No que tange à quantificação do uso e cobertura da terra, houve predominância da classe Campo (2094,92 km² - Maxver, 2456,21 km² - Maxver-ICM e 3063,68 km² - Distância Mínima Euclidiana), cenário esperado em função da matriz vegetativa que ocorre no Bioma Pampa, onde se localiza o município de São Gabriel. A diferença de área da classe Campo entre os classificadores pode ter sido determinada pela confusão da resposta espectral com outras classes, bem como pelo limiar de aceitação durante o processo de classificação, inexistente no algoritmo Distância Mínima Euclidiana. A partir dos produtos cartográficos obtidos, considera-se que todos os métodos de classificação obtiveram um desempenho bastante satisfatório e espacialmente semelhantes, no mapeamento de uso e cobertura da terra do município de São Gabriel - RS.

Keywords

Sensoriamento remoto; Classificação de imagens; Mapeamento ambiental

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