Análise da cobertura florestal utilizando técnicas de sensoriamento remoto no reservatório da Usina Mourão no Município de Campo Mourão - PR

O rápido e crescente avanço nas técnicas de sensoriamento remoto voltadas para o estudo da vegetação, tem possibilitado diversos tipos de aplicações. Imagens de sensores de alta resolução, destacando-se as do sensor orbital Worldview-2 que além de possuir 0,50 m de resolução espacial na banda pancromática apresenta bandas espectrais que aumentam a capacidade de discriminação e análise dos alvos. Assim, o presente trabalho tem como principal objetivo comparar as áreas de cobertura florestal existentes no reservatório da Usina Mourão, e verificar as alterações que possam ocorrer na classificação de imagens do satélite WORLDVIEW-II e LANDSAT-5 TM obtidas no ano de 2011. A classificação de uso do solo foi realizada com a utilização do método de supervisionado Maxver. A qualidade da imagem se mostrou de grande importância para classificação, principalmente em estudos de verificação de processos de assoreamento. A classificação pós-tratamento de imagem gera segmentos maiores de classes. Assim, essas informações permitiram analisar a situação da cobertura florestal da região de estudo, fornecendo subsídios ao gerenciamento dos recursos florestais e a preservação do meio ambiente.The rapid and growing advancement in remote sensing techniques focused on the study of vegetation, has enabled various types of applications. Images of high resolution sensors, highlighting the orbital sensor Worldview-2 that besides having 0.50 m spatial resolution in panchromatic band presents spectral bands that increase the ability to breakdown and examination of the targets. Thus, this paper has as main objective Thus, this paper aims to compare the main areas of forest cover in the vessel Plant Mourao, and verify changes that may occur in the classification of satellite images WORLDVIEW-II and LANDSAT-5 TM obtained in 2011. The land use classification was performed using the method Maxver supervised. The image quality has proved of great importance for classification, especially in studies of verification processes sedimentation. The classification aftertreatment generates image segments of higher classes. Thus, this information helped analyze the situation of forest cover in the study region, providing support to the management of forest resources and environmental conservation