Classificação Espectral de Fitofisionomias em Área de Floresta Tropical Utilizando Dados do Sensor Aster

Autores

  • Gustavo Manzon Nunes Universidade Federal do Mato Grosso, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciências Florestais e Ambientais. MT, Brasil.
  • Carlos Roberto de Souza Filho Universidade Estadual de Campinas, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Geociências. SP, Brasil.
  • Laerte Guimarães Ferreira Universidade Federal de Goiás. GO, Brasil.
  • Luiz Eduardo Vicente Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuári. SP, Brasil.
  • Maricéia Tatiana Vilani Universidade de Cuiabá, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciências Ambientais. MT, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.17921/1415-6938.2019v23n2p132-139

Resumo

Este artigo pretende avaliar a capacidade dos dados gerados pelo sensor Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)/Terra, na discriminação de fitofisionomias existentes na Reserva de Desenvolvimento Sustentável Amanã (RDSA). Os dados ASTER analisados incluem os intervalos espectrais do visível (0.52-0.69 μm), infravermelho próximo (0.78-0.86 μm) e infravermelho de ondas curtas (1.60 a 2.43 μm), sendo que nas bandas destes intervalos foram aplicadas técnicas de classificação espectral adaptadas para os dados deste sensor como Spectral Angle Mapper (SAM), Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF), além do NDVI. Através da técnica SAM foi possível a discriminação de seis fitofisionomias predominantes na RDSA. Através da técnica MTMF, que envolve um algoritmo de classificação mais robusto, informações equivalentes foram obtidas. Foi possível ainda a associação e detecção dos padrões espectrais da cobertura vegetal, mostrando a estreita relação com o índice NDVI.

 

Palavras-chave: Mapeamento. Reserva de Desenvolvimento Sustentável Amanã. Vegetação.

 

Abstract

This article aims to evaluate the data capacity created by a sensor named Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)/Terra, in the phytophysiognomies description of Amanã Sustainable Development Reserve (RDSA). The ASTER data analyzed include the spectral intervals of visible (0.52-0.69 μm), near-infrared (0.78-0.86 μm) and shortwave infrared (1.60 to 2:43 μm), wherein these intervals bands were applied the spectral classification techniques adapted to the data from this sensor as Spectral Angle Mapper (SAM), Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF) plus NDVI. By SAM technique was possible to distinguish six predominant phytophysiognomies in the RDSA. By MTMF technique that involves a more robust classification algorithm, equivalent information was obtained. It was also possible to associate and detect spectral patterns of vegetation, showing the close relationship with the NDVI index.

 

Keywords: Amanã Sustainable Development Reserve. Mapping. Vegetation.

 

Biografia do Autor

Gustavo Manzon Nunes, Universidade Federal do Mato Grosso, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciências Florestais e Ambientais. MT, Brasil.

FACULDADE DE ENGENHARIA FLORESTAL

DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA FLORESTAL

Carlos Roberto de Souza Filho, Universidade Estadual de Campinas, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Geociências. SP, Brasil.

Instituto de Geociências – UNICAMP

 

Laerte Guimarães Ferreira, Universidade Federal de Goiás. GO, Brasil.

IESA - Instituto de Estudos Socioambientais

Luiz Eduardo Vicente, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuári. SP, Brasil.

Embrapa Meio Ambiente

Maricéia Tatiana Vilani, Universidade de Cuiabá, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciências Ambientais. MT, Brasil.

Programa de Mestrado em Ciências Ambientais da UNIC

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Publicado

2019-07-30

Como Citar

NUNES, Gustavo Manzon; DE SOUZA FILHO, Carlos Roberto; FERREIRA, Laerte Guimarães; VICENTE, Luiz Eduardo; VILANI, Maricéia Tatiana. Classificação Espectral de Fitofisionomias em Área de Floresta Tropical Utilizando Dados do Sensor Aster. Ensaios e Ciência: Ciências Biológicas, Agrárias e da Saúde, [S. l.], v. 23, n. 2, p. 132–139, 2019. DOI: 10.17921/1415-6938.2019v23n2p132-139. Disponível em: https://ensaioseciencia.pgsscogna.com.br/ensaioeciencia/article/view/5133. Acesso em: 22 dez. 2024.

Edição

Seção

Artigos