Avaliação e compação de métodos de classificação de imagens de satélites para o mapeamento de estádios de sucessão florestal

Revista Árvore

Marcos Vinícius Fernandes Amaral²  Agostinho Lopes De Souza¹  Vicente Paulo Soares¹  Carlos Pedro Boechat Soares¹  Helio Garcia Leite¹  Sebstião Venâncio Martins¹  Elpídio Inácio Fernandes Filho¹  Jacinto Moreira De Lana¹ 

[1] ,Universidade Federal de Viçosa Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal

关键词: Sensoriamento remoto;    classificação de imagem digital;    Quickbird;    Remote sensing;    classification of orbital images;    Quickbird;   

DOI  :  10.1590/S0100-67622009000300019

来源: SciELO

【 摘 要 】

Este trabalho teve como objetivo comparar as imagens orbitais fornecidas pelos satélites CBERS-2, IRS-P6 e Quickbird para o mapeamento dos estádios de sucessão florestal, utilizando-se diferentes métodos de classificação de imagens digitais. A área de estudo incluiu as reservas de floresta nativa pertencentes ao projeto florestal Macedônia, localizado nos Municípios de Bugre e Ipaba, entre os paralelos 19º19'00"S e 19º24'30"S e os meridianos 42º27'00"W e 42º21'00"W, Estado de Minas Gerais. Foram utilizadas as classificações visual, por pixel e por regiões. Para fins de avaliação da fidedignidade da classificação de cada método, de forma particular, foi gerada a matriz de erros e calculado o índice Kappa. Para testar a significância estatística da diferença entre dois índices Kappa, foi utilizado o teste Z. De maneira geral, os melhores resultados foram as classificações obtidas nos métodos por regiões e visual, apresentando valores de Kappa mais elevados que as classificações por pixel; a imagem resultante da fusão da imagem IRS com a CBERS, classificada pelo método de regiões, obteve o melhor índice Kappa, estando dentro do nível considerado como bom. Os problemas de separação entre as classes resultaram em classificações com baixo nível de exatidão, o que pode ser explicado pela semelhança espectral entre os alvos (estádios inicial, médio e avançado de sucessão florestal), pequena variação entre os valores numéricos dos pixels, existência de sobreposição entre classes e baixa resolução espectral dos sensores.

【 授权许可】

CC BY   
 All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License