Processamento de imagens ALOS/PALSAR aplicado à regularização fundiária na Amazônia

Abstract

A regularização fundiária é uma das ações do Governo Federal no ordenamento fundiário e combate ao desmatamento. O Programa Terra Legal Amazônia foi criado em 2009 para conceder títulos de domínio de terra a posseiros ocupantes de terras públicas federais. Um dos quesitos para a concessão de títulos aos ocupantes é o cumprimento da legislação ambiental. O sensor PALSAR (radar) apresenta um grande potencial para o mapeamento da cobertura e uso da Terra e é ideal para a aquisição de dados na região amazônica, onde a cobertura de nuvens afeta o imageamento por sensores ópticos. O objetivo deste trabalho é avaliar métodos de processamento de imagem de radar para classificar a cobertura e uso da Terra na Gleba do Baixo Candeias Igarapé Três Casas (RO) e verificar o cumprimento da legislação ambiental nessas ocupações. A coleta de amostras de treinamento (utilizadas na classificação) e teste (utilizadas na validação) foi orientada pelas classes de cobertura e uso da Terra mapeadas pelo Projeto TerraClass (agricultura, pasto limpo, pasto sujo, regeneração com pasto, vegetação secundaria e floresta). Foram testados os filtros Enhanced Frost, Enhanced Lee e Gamma,janelas 3x3 e 5x5, nas imagens SAR de polarização HH e HV para a remoção de ruído. Os valores da razão sinal ruído para as classes de cobertura e uso foram muito semelhantes, ligeiramente superiores para o filtro Gamma, janela 5x5 da polarização HV. Foram também testadas diferentes composições univariadas e bivariadas para melhorar a qualidade das imagens antes da classificação pelos métodos MAXVER e ICM. Entre as composições univariadas, a melhor concordância com o Mapa Digital do TerraClass foi atribuída apolarização HV, filtro Gamma, janela 5x5, classificada pelo método ICM (índice Kappa 0,6661) e entre as bivariadas, a composição HH+HV/HV, filtro Gamma, janela 5x5, classificada pelo método ICM (índice Kappa 0,6735). Por fim foi utilizada uma nova abordagem que combina filtragem espectral e componentes de densidade de probabilidade (CDP) e classificação pelo método de Mínima Distância.A imagem de polarização HV resultante da classificação apresentou excelente concordância com o Mapa Digital TerraClass (índice Kappa 0,9816). As imagens PALSAR demonstraram ser boa fonte de dados para o mapeamento de áreas de floresta e não floresta na região de estudo. Apesar das classes intermediárias entre floresta e pasto limpo apresentarem certo grau de confusão, como sinalizado nas análises preliminares, isso não comprometeu a discriminação de áreas florestadas e áreas não florestadas, possibilitando a quantificação de áreas de Reserva Legal existentes e áreas de Reserva Legal previstas em lei, nas parcelas. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

Land regularization is one of the actions of the Federal Government to territorial planning and to combat deforestation. The Programa Terra Legal Amazônia was created in 2009 to grant titles of domain to squatter occupants of public federal lands. One of the requirements for the granting of titles to occupants is the enforcement of environmental legislation. The sensor PALSAR (radar) presents a great potential for mapping land use cover and is ideal for data acquisition in the Amazon region where cloud cover affects imaging by optical sensors. The aim of this work is to evaluate image processing methods to classify land use cover at Gleba do Baixo Candeias Igarapé Três Casas (RO) and verify the enforcement of environmental legislation in these occupations. The collect of training samples (used in the classification)and test (used in the validation) was guided by land cover classes mapped by Projeto TerraClass (agriculture, clean pasture, dirty pasture, regeneration with pasture, secondary vegetation and forest). In order to remove noises, the filters Enhanced Frost, Enhanced Lee and Gamma, 3x3 and 5x5 windows, were applied on SAR images of HH and HV polarizations. Signal-to-noise ratio values were very close among land use classes, slightly superior for the Gamma filter, 5x5 window of the HV polarization. In order to improve image quality were tested different univaried and bivaried compositions before the classification by the MAXVER and ICM methods. Among univaried compositions the best agreement with the Mapa Digital do TerraClass was obtained by the HV polarization image, Gamma filter, 5x5 window classified by the ICM method (Kappa index of 0,6661) and among the bivaried, the composition HH+HV/HV, Gamma filter, 5x5 window classified by the ICM method (Kappa index of 0,6735). Lastly was used a new approach that combines spectral filtering and density of probability components (CDP) and classification by Mínima Distancia method. The HV image obtained as result of this procedure presented the best agreement with the Mapa Digital TerraClass (Kappa index of 0,9816). The PALSAR images were considered a good source of data to map forested and non-forested areas in the study site. In spite of the intermediate classes between forest and pasture presented a certain degree of confusion, as flagged in the preliminary analysis, this did not affected the discrimination of forested and deforested areas,enabling the quantification of the existing Reserva Legal areas and Reserva Legal areas provided by legislation in plots.