Avaliação do modelo 5-scale para simular valores de reflectância de unidades de paisagem da floresta nacional do Tapajós / Evaluation of 5-scale model to simulate reflectance values of landscape units of Tapajós national forest

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

O aumento da pressão sobre os recursos naturais faz com que seja necessário realizar um planejamento eficiente sobre sua utilização, bem como fiscalizar e coibir práticas inadequadas e/ou ilegais. Para isto o sensoriamento remoto aliado as mais diversas áreas apresenta-se como uma ferramenta de excelência. Mas um dos grandes desafios do sensoriamento remoto é equacionar o problema de que às vezes alvos semelhantes apresentam espectros diferentes e alvos considerados diferentes apresentam espectros semelhantes, devido às interações da Radiação Eletromagnética (REM) com esses alvos. Com isso, os modelos de reflectância, como o 5-Scale, permitem entender e simular variações das características biofísicas sobre as respostas nos espectros eletromagnéticos. Outro modelo bastante utilizado para auxiliar na interpretação de dados de sensores remotos é o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), que gera imagens-fração a partir de endmembers selecionados, tornando os seus resultados dependentes da seleção desses endmembers. Sendo assim, neste trabalho foi realizada uma análise sobre como a escolha de endmembers de vegetação, pela técnica da Geometria Simplex de Mínimo Volume (GSMV) e utilizando espectros gerados pelo modelo de reflectância 5-Scale, altera a identificação de unidades de paisagem, da Floresta Nacional do Tapajós, na classificação das imagens-fração geradas. Além disso, foi realizada uma análise comparativa das reflectâncias estimadas pelo modelo 5-Scale com os valores de reflectância das imagens TM, ETM+ e MODIS, avaliando-se as variações temporais da área de estudo como um todo, e de grupos de unidades de paisagem gerados por uma análise de Cluster. Os resultados mostram que a utilização dos endmembers de vegetação do modelo de reflectância fez com que o classificador gerasse mais classes, apesar de aparentemente não melhorar a separabilidade das unidades de paisagem. Foi observado ainda, que ocorreu uma predominância das classes produzidas em sempre possuir mais pixels de algumas poucas unidades de paisagem, e que as classificações das imagens-fração provenientes dos sensores TM e ETM+ permitiram uma maior separabilidade de unidades de paisagem não florestais como solos expostos e água do que as classificações das imagens-fração provenientes das imagens MODIS. Analisando a comparação dos dados do modelo 5-Scale com as médias de reflectâncias, pode-se afirmar que os dados de médias mensais do modelo apresentam grandes semelhanças aos das imagens MODIS, entretanto em análises de regressão para classes de unidades de paisagem, obtiveram-se maiores correlações com as imagens TM e ETM+, indicando que ajustes e outras avaliações ainda são necessários, e, portanto, o modelo de reflectância 5-Scale pode ser empregado em florestas tropicais com algumas ressalvas.

ASSUNTO(S)

sensoriamento remoto amazônia modis modelo linear de mistura espectral componentes puros classificação remote sensing amazon modis linear spectral mixing model endmembers classification

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