Análise das imagens do satélite RapidEye para discriminação de classes de cobertura vegetal do Cerrado

Abstract

A discriminação de classes de cobertura vegetal e o monitoramento da expansão da fronteira agrícola no bioma Cerrado têm sido conduzidos principalmente com base em imagens ópticas de satélites com resolução espacial moderada. O uso dessas imagens tem apresentado certa dificuldade por causa da elevada sazonalidade climática e da acentuada dinâmica espacial e temporal das atividades agrícolas. O lançamento do satélite RapidEye, com tamanho de pixel de 5 metros e periodicidade diária (off nadir), trouxe novas perspectivas para o mapeamento e monitoramento da cobertura vegetal do Cerrado. Esta pesquisa objetivou analisar o potencial das imagens RapidEye para discriminar as seguintes classes de cobertura vegetal natural e antrópica do bioma Cerrado: formações florestais, formações savânicas, formações campestres, culturas agrícolas e pastagens cultivadas. Os objetivos específicos incluíram a definição das três bandas mais apropriadas para geração de composições coloridas RGB para interpretação visual; a definição da banda espectral mais favorável para discriminação das classes espectrais acima mencionadas; a definição de classes de cobertura vegetal passíveis de serem discriminadas pelas imagens do satélite RapidEye; e o desempenho da técnica de segmentação por crescimento de regiões seguida de uma nova proposta de classificação semi-automática baseada nos parâmetros estatísticos da tabela de atributos da segmentação, para discriminar as classes de cobertura vegetal consideradas. Análises estatísticas de coeficiente de correlação por Pearson e Optimum Index Factor (OIF), análise de variância (ANOVA), análise de agrupamento hierárquico (cluster analysis) e análise da matriz de confusão indicaram que: a composição colorida RGB mais apropriada é a que envolve as bandas 1 (faixa espectral do azul), 3 (vermelho) e 5 (infravermelho próximo); as bandas 3 e 4 (red-edge) foram as que demonstraram maior potencial para discriminar as classes de cobertura vegetal e natural; é possível discriminar, no mínimo, dois grandes grupos espectrais, um grupo composto por formações florestais e savânicas e o outro grupo composto por formações campestres, culturas agrícolas e pastagens cultivadas; e a nova técnica de segmentação seguida de classificação semi-automática mostrou uma alta acurácia para mapeamentos das cinco classes espectrais consideradas nesse estudo.