Detecção de espécies arbóreas em floresta estacional semidecidual por sensoriamento remoto hiperespectral e modelagem de transferência radiativa - Matheus Pinheiro Ferreira (2017)
O mapeamento da distribuição espacial de espécies arbóreas em ambientes tropicais fornece informações valiosas para ecólogos e gestores florestais. Esse procedimento pode reduzir custos com trabalhos de campo, auxiliar o monitoramento da diversidade florística do dossel e auxiliar a localização de árvores matrizes para a coleta de sementes em iniciativas de restauração florestal. Entretanto, a detecção de espécies arbóreas em florestas tropicais com dados de sensoriamento remoto é um desafio devido à elevada diversidade espectral e florística. O objetivo principal desta pesquisa de doutorado foi explorar a utilização de dados reais e simulados de sensoriamento remoto multi e hiperespectral para mapear e classificar espécies arbóreas da Floresta Estacional Semidecidual. Os objetivos específicos incluíram: (i) avaliar o desempenho de métodos estatísticos de classificação na discriminação de espécies arbóreas da área de estudo; (ii) identificar regiões e bandas espectrais, no intervalo de 450 a 2400 nm, propícias à classificação das espécies; (iii) avaliar a utilização de índices de vegetação de bandas estreitas na discriminação das espécies; (iv) quantificar a variabilidade espectral intra e interespecífica, bem como sua influência, na classificação das espécies; (v) desenvolver um método para o mapeamento automático das espécies ao nível de árvores individuais; (vi) desenvolver uma abordagem de simulação da resposta espectral das espécies ao nível de dossel a partir da utilização de modelagem de transferência radiativa em três dimensões (3D) e (vii) comparar a resposta espectral simulada e medida das espécies. Três métodos de classificação supervisionada foram testados para discriminar oito espécies arbóreas: Análise Discriminante Linear (LDA), Support Vector Machines com kernel linear (L-SVM) e função de base radial (RBF-SVM) e Random Forest (RF). Uma exatidão de classificação média de 70% foi obtida ao se utilizar as bandas do visível/infravermelho próximo (VNIR, 450-919 nm). A inclusão de bandas do infravermelho de ondas curtas (SWIR, 1045-2400 nm) elevaram a exatidão para 84%. Índices de vegetação de bandas estreitas também foram testados e elevaram a exatidão em 5% quando combinados a bandas do VNIR. Dados reais e simulados do sensor WorldView-3 (WV-3) foram utilizados para fins de classificação. Enquanto as bandas VNIR simuladas de sensor forneceram uma exatidão de 57,4%, o conjunto VNIR+SWIR aumentou a exatidão para 74,8%. Este padrão se manteve na classificação de dados WV-3 reais (aumento de 3,2 % após a inclusão de bandas SWIR). O grau de sobreposição das variabilidades intra e interespecífica influenciou diretamente as classificações. O método para mapeamento de árvores desenvolvido produziu mapas fidedignos da distribuição espacial das espécies e elevou a exatidão em relação às classificações ao nível de pixel em até 6%. Um procedimento de seleção de atributos baseado em regressão stepwise identificou bandas localizadas ao redor do pico do verde (550 nm), na feição de absorção do vermelho (650 nm) e no SWIR em 1200, 1700, 2100 e 2300 nm, como úteis para discriminar as espécies. A resposta espectral das espécies no VNIR foi acuradamente simulada pelo modelo Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) que opera em três dimensões (3D). Por meio de uma estrutura simplificada da copa, a resposta espectral das espécies no topo do dossel foi simulada com até 1,5% de erro quadrático médio. A inversão do modelo na imagem hiperespectral gerou relações estatísticas significantes (R$^{²}$=0,65) entre o conteúdo de clorofila (C$_{ab}$) e o índice MCARI (Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index), sendo C$_{ab}$ estatisticamente diferente entre as espécies. A abordagem de simulação desenvolvida pode ser utilizada para reproduzir aquisições hiperespectrais de florestas tropicais.