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

Referências

ABRAMS, M. The Advanced Spacebone Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER), Data products for the high special resolution imager on NASA’s EOS-AMI platform. Int. J. Remote Sensing, v.21, n.5, p.847-861, 2000. doi: 10.1080/014311600210326

ABRAMS, M.; HOOK, S. Aster user handbook: advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer. USA: NASA/Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology, 2002.

ACORN, 2002, ACORN 4.0 tutorial. EUA, AGI-Colorado.

CAMPBELL, J.B. Introduction to remote sensing. New York: The Guilford Press, 1996.

CARVALHO, A.P.F. et al. Classificação de padrões de vegetação na região de transição entre o Cerrado e a Floresta Amazônica. SBSR 9. Belo Horizonte, Anais... Belo Horizonte: INPE, p.2679-2687, 2003.

DUCART, D.F.; CRÓSTA, A.P.; SOUZA FILHO, C.R. Mapeamento de alteração hidrotermal no distrito de Los Menucos, Argentina, por meio de imagens multiespectrais ASTER. In: Simp. Bras. Sens. Rem., v. 12, p. 4057-4064, 2005.

ERSDAC - Earth Remote Sensing Data Analysis Center. 2003. Crosstalk correction program user’s guide. Tokyo: ERSDAC, 2003.

FOODY, G.M. Status of land cover classification accuracy assessment. Remote Sens. Environ., v. 80, p. 185-201, 2002. doi: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00295-4

GALVÃO, L.S.; ALMEIDA-FILHO, R.; ÍCARO, V. Spectral discrimination of hidrotermally altered materials using ASTER short-wave infrared bands: Evaluation in a tropical savannah environment. Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinform., v.7, p.107-114, 2005. doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2004.12.003

IWASAKI, A.; TONOOKA, H. Validation of a crosstalk correction algoritm for ASTER/SIWR. IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, v.43, n.12, p.2747-2751, 2005. doi: 10.1109/TGRS.2005.855066

KNIPLING, E.B. Physical and physiological basis for the reflectance visible and near infrared radiation from vegetation. Remote Sens. Environ., v.1, n.3. p.155- 159, 1970. doi: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(70)80021-9

KRUSE, F.A. Combined SWIR and LWIR Mineral Mapping Using MASTER/ASTER. In: Proceedings, IGARSS 2002, Toronto, Canada, Also in Hardcopy, IEEE Operations Center, Pscataway, NJ. IV: 2267-2269 (CD-ROM), 2002. doi: 10.1109/IGARSS.2002.1026514

LACRUZ, M.S.P.; SANTOS, J. R. Uso de la percepción remota como subsídio para inventários forestales en la amazonia brasilera. Revista Selper, v.13, p.24-28, 1997.

MUSTARD, J.F.; SUNSHINE, J.M. Spectral analysis for Earth Science. Remote Sensing for the Earth Sciences. Nova Iorque: John Wiley & Sons, p.251-306, 1999.

NUNES, G.M.; SOUZA FILHO, C.R.; FERREIRA, L.G. Caracterização de fisionomias vegetais em área de floresta tropical através de análises espectrais em dados e produtos do sensor ASTER, In: Simp. Bras. de Sens. Rem., Florianópolis, INPE. 13: 6497-6504, 2007.

POWELL, R.L. et al. Sources of error in accuracy assessment of thematic land-cover maps in the Brazilian Amazon. Remote Sens. Environ., v. 90, p. 221-234, 2004. doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.007

RUBIN, T. D. Spectral alteration mapping with Imaging Spectrometers. In: Eighth Thematic Conference on Geologic Remote Sensing, Denver, Colorado, p. 13-25, 1991.

SMITH, J.H. et al. Effects of landscape characteristics on land-cover class accuracy. Remote Sens. Environ., v. 84, p. 342-349, 2003. doi: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00126-8

SONG, C. Spectral Mixture Analysis for subpixel vegetation fractions in the urban environment: How to incorporate endmember variability? Remote Sens. Environ., 95, 248-263, 2005. doi:10.1016/j.rse.2005.01.002

SOUZA FILHO, C.R. et al. Infrared Spectroscopy and ASTER imagery Analysis of Hydrothermal alteration Zones at the Quellaveco Porphyry-Copper deposit, Southern Peru. In: Proceedings of American Society for Photogrametry and Remote Sensing (ASPRS) 2003 Annual Conference, 1-12, 2003.

SOUZA FILHO, C. R. Aster à vista. Mundogeo, v.29, p.62-64, 2003.

SOUZA FILHO, C. R. Sensoriamento remoto hiperespectral. Mundogeo, 2004.

TUCKER, C.J.; GARRATT, M.W. Leaf optical system modeled as a stochastic process. Applied Optics, v.16, n.3, p.635-642, 1977. doi: https://doi.org/10.1364/AO.16.000635

VICENTE, L.E.; SOUZA FILHO, C.R.; PEREZ FILHO, A. O uso do infravermelho de ondas curtas (SWIR) no mapeamento de fitofisionomias em ambiente tropical por meio de classificação hiperespectral de dados do sensor ASTER. Florianópolis, INPE, 2007.

Downloads

Publicado

2019-07-30

Como Citar

NUNES, G. M.; DE SOUZA FILHO, C. R.; FERREIRA, L. G.; VICENTE, L. E.; VILANI, M. T. Classificação Espectral de Fitofisionomias em Área de Floresta Tropical Utilizando Dados do Sensor Aster. Ensaios e Ciência C 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: 29 mar. 2024.

Edição

Seção

Artigos