ANÁLISE ESPECTRO-TEMPORAL DE ÍNDICES FÍSICOS E CLASSIFICADORES DE IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

O Sensoriamento Remoto é uma ciência que permite o estudo de alvos na superfície terrestre (ou de outros corpos celestes), sem a necessidade de contato físico, apenas com o uso de sensores e suas técnicas específicas para cada aplicação. Dentro deste conceito, este trabalho visou estudar o comportamento de alvos na região do entorno da lagoa Olho d’Água, localizada no município de Jaboatão dos Guararapes – PE. Região esta que apresenta uma heterogeneidade de alvos interessante para este tipo pesquisa. Para tal estudo objetivou-se apresentar as semelhanças e discrepâncias espaciais e espectrais, entre os mapeamentos realizados por meio da classificação de imagens. Aplicou-se o algoritmo Máxima Verossimilhança em seis composições diferentes usando, para defini-las, os índices físicos NDVI, NDBI, NDWI, e as bandas 5, 4 e 3 do sensor TM LANDSAT-5. A avaliação dos resultados foi feita a partir de observações visuais e numéricas usando o cálculo dos índices kappa, exatidão global e teste de Z. Estes foram distribuídos graficamente, para um melhor entendimento do comportamento dos alvos. Foram observados os valores de Kappa e Exatidão global em duas datas independentes, mês de março e setembro. Os valores destes índices foram observados em gráfico de barra, para a compreensão das diferenças existentes dos resultados perante as diferentes composições adotadas; gráfico de dispersão para indicar a existência de variação relevante no intervalo de tempo aplicado; e gráfico de linhas para descobrir qual a discrepância ou semelhança entre os resultados das composições adotadas, e a composição formada pelas bandas 5, 4 e 3 do sistema ii sensor TM. Os índices físicos foram também analisados, quanto à distribuição espectral de cada classe para estudo da confusão espectral existente nas composições formadas com estes índices. Como conclusão mostrou-se que as melhores composições para o uso do classificador Máxima Verossimilhança, nas condições adotadas nesta pesquisa, na composição NDBI-4-3 e I-H-S, demonstraram melhores resultados na maior parte das avaliações realizadas, e com pior resultado a composição NDBI-NDVI-NDWI. As composições NDBI-4-3 e I-H-S aplicadas com o algoritmo Máxima Verossimilhança, apresentam resultados satisfatórios tal qual a composição padrão 5-4-3