Análise bitemporal de áreas queimadas na Mata Atlântica

Revista Sociedade & Natureza

Roberto Ferreira Machado Michel¹  Iorrana Figueiredo Sacramento²  Rafael Gomes Siqueira² 

[1] Universidade Estadual de Santa Cruz;Universidade Federal de Viçosa;

关键词: classificação de imagem;    segmentação de imagem;    razão de bandas;    seleção de variáveis;    incêndios florestais.;   

DOI  :  10.14393/SN-v32-2020-53339

来源: DOAJ

【 摘 要 】

O estudo de áreas queimadas serve como subsídio para os planos de controle e monitoramento do fogo nas unidades de conservação. Diante dos desafios de caracterização do comportamento espectral de áreas queimadas, este estudo objetivou aplicar o método de classificação orientada a objeto e avaliar a melhor performance do uso conjunto de índices espectrais para o mapeamento de área queimadas na Mata Atlântica do Sul da Bahia. Para tanto, foi realizada análise bitemporal entre 2014 e 2016, considerando a diferença de cada índice espectral entre duas imagens LANDSAT 8: pré e pós-fogo. A classificação orientada a objeto foi executada de maneira supervisionada e automatizada por meio de algoritmos de segmentação, classificação e otimização em ambiente SIG. A classe de intensidade de queimada fraca foi a mais expressiva, com 13,65% da área mapeada, enquanto a classe severa ocupou apenas 0,3%. As áreas queimadas apresentaram um aumento da reflectância na faixa do vermelho e do infravermelho médio e uma diminuição na faixa do infravermelho próximo. O ΔNBR foi o melhor discriminador de áreas queimadas e o conjunto ΔNBR, ΔNBR2, ΔNDMI, ΔSAVI, ΔNDVI, ΔGEMI e ΔMSAVI, apresentou o maior limiar de separação. A validação da classificação feita pelo coeficiente de concordância Kappa obteve um bom resultado (0,72). A seleção de variáveis mostrou-se eficiente na determinação do conjunto de índices espectrais de melhor performance para detecção das classes de queimadas, melhorando a acurácia da classificação e a confiabilidade dos resultados. A etapa de segmentação também se mostrou importante para a eficácia da classificação orientada a objeto, sendo influenciada diretamente pela resolução espacial da imagem.

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