USO DE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO EM IMAGENS HIPERESPECTRAIS ADQUIRIDAS COM USO DE VARP PARA CLASSIFICAÇÃO DE ESPÉCIES DE MATA ATLÂNTICA DE INTERIOR

Autores

¹Miyoshi, G.T.; ²Pessoa, G.G.; ³Carrilho, A.C.; ⁴Imai, N.N.

¹UNESP Email: takahashi.gabi@gmail.com
²UNESP Email: guilhermegpessoa@hotmail.com
³UNESP Email: carrilho.acc@gmail.com
⁴UNESP Email: imai@fct.unesp.br

Resumo

O uso de sensores hiperespectrais fornece informação detalhada acerca de alvos da superfície terrestre e, quando utilizados em Veículos Aéreos Remotamente Pilotados (VARP) podem fornecer dados com resolução espacial centimétrica. Dentre as aplicações de tais sensores acoplados em VARP, é possível citar aquelas voltadas para o mapeamento florestal. Florestas são fundamentais para manutenção da biodiversidade e do equilíbrio climático, sendo compostas por diversas espécies, diferentes para cada tipo de formação florestal, região e bioma, além de possuir diferentes estádios sucessionais que caracterizam a capacidade desse tipo de vegetação em suportar maior biodiversidade, o que as torna objeto de diversas pesquisas. Um dos desafios de realizar análise de florestas utilizando imagens de Sensoriamento Remoto reside na sua variabilidade espectral pois, em um dossel, a resposta espectral é influenciada pela mistura de folhas dos indivíduos arbóreos, pela existência de diversos estádios de desenvolvimento das folhas de uma mesma espécie e pela presença de sub-bosque. Sendo assim, o mapeamento de espécies arbóreas, tanto em florestas tropicais quanto em florestas coníferas, com o uso de sensores hiperespectrais se torna um assunto desafiador para a comunidade científica. Desta forma, o objetivo deste trabalho é verificar a similaridade espectral de espécies de Mata Atlântica de Interior e aplicar o uso de índices de vegetação para auxiliar a discriminação entre espécies. As imagens utilizadas neste estudo foram adquiridas com uso de VARP multirotor, onde foi acoplada a câmara hiperespectral Rikola, que é baseada no princípio do Interferômetro de Fabry-Perot (FPI), em seu modelo de 2014. Essa câmara permite a aquisição de até 25 bandas espectrais configuradas, conforme a necessidade do usuário, no intervalo compreendido entre 500 nm e 900 nm. A área de estudo compreendeu um transecto, de dimensão aproximada 400 m x 50 m, dentro da reserva ecológica Ponte Branca (φ = -22,4145°, λ = -52,5128°) pertencente à Estação Ecológica Mico-Leão-Preto. Essa reserva está localizada à oeste do estado de São Paulo, sendo uma área de Mata Atlântica de Interior. Após a aquisição e processamento geométrico e radiométrico das imagens hiperespectrais, foi realizado trabalho de campo para reconhecimento das espécies. Em seguida, os polígonos de quatro espécies secundárias de vegetação (Platypodium elegans, Copaifera langsdorffii, Apuleia leiocarpa e Hymenaea courbaril) foram delimitados manualmente e a média espectral para cada espécie foi calculada para realização de análise de agrupamento. Como todas as espécies apresentaram similaridade superior a 99%, foram calculados, e padronizados, quatro índices de vegetação. Os índices de vegetação utilizados foram o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), o Índice de Reflectância Fotoquímica (PRI), o Índice de Reflectância da Senescência de Plantas (PSRI) e a Posição da Borda do Vermelho (REP) e resultaram em uma menor similaridade entre espécies. Posteriormente foram realizadas duas classificações de espécies, a primeira utilizando as 25 bandas espectrais adquiridas e a outra, utilizando os quatro índices de vegetação padronizados. O método de classificação utilizado foi o Random Forest, um classificador supervisionado baseado em árvores de decisão aleatórias. Os resultados obtidos mostram que o uso dos índices de vegetação aplicados foi capaz de melhorar os resultados de classificação pois, a correlação entre as bandas espectrais foi atenuada.

Keywords

Índice de vegetação; Imagem hiperespectral; Floresta

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