SÉRIES TEMPORAIS DE EVI DO MODIS PARA O MAPEAMENTO DE USO E COBERTURA VEGETAL DO OESTE DA BAHIA
Abstract
Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a
discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de
índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas
técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo
algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do
Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado
ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta
estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada
foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A
acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e
coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram
significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as
classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores
disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e
superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal
representativas do Oeste da Bahia.
discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de
índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas
técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo
algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do
Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado
ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta
estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada
foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A
acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e
coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram
significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as
classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores
disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e
superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal
representativas do Oeste da Bahia.
Keywords
Índice de Vegetação; Cerrado; Minimum Noise Fraction; Spectral Angle Mapper