Dados ópticos e SAR para classificação de cobertura da terra por árvore de decisão na região da Floresta Nacional de Tapajós, Pará - Luciane Yumie Sato (2012)
A floresta Amazônica ocupa uma área de aproximadamente 5 milhões de k$m^{2}$, sendo responsável por concentrar grande parte da biodiversidade do planeta. Apesar de sua importância, esta região sofre constantemente com o processo de desmatamento e por isso é fonte de estudos e centro de atenção da comunidade científica mundial. A FLONA do Tapajós é uma importante referência de unidade de conservação dos recursos florestais tropicais, e é frequentemente alvo de diversos estudos. Entretanto, ainda são poucos os trabalhos que integram informações de duas ou mais fontes de dados coletados remotamente para o mapeamento de cobertura da terra dessa área. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é realizar o mapeamento da cobertura da terra da região da FLONA do Tapajós, incluindo classes de degradação florestal e de regeneração. Para isso, foi utilizada a técnica de árvore de decisão aplicada às informações provenientes de múltiplos sensores de observação terrestre para a classificação da área de estudo. Foram testadas diferentes combinações de atributos como dados de entrada no treinamento da árvore de decisão, e, com isso, foi possível avaliar a contribuição de cada informação nas classificações. Os atributos utilizados a partir de imagens ópticas foram: seis bandas provenientes do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite Landsat-5, imagens-fração do MLME, índices de vegetação NDVI, NDWI e SAVI. Das imagens RADARSAT-2 foram utilizadas as imagens intensidade, as diferenças de fase, as componentes de espalhamento volumétrico, double-bounce e superficial obtidas da decomposição de alvos. Além disso, foram utilizados atributos de textura extraídos de dados ópticos e SAR. Os resultados quando comparados aos resultados que utilizaram apenas os dados TM, avaliados através do índice Kappa, mostraram que a integração de dados ópticos e SAR não apresentaram uma melhora significativa. Entretanto, a utilização de todos os atributos resultou em uma classificação com índice Kappa considerado Excelente. A utilização da técnica de árvore de decisão permitiu a integração de dados de diferentes sensores e foi computacionalmente eficiente nas classificações da cobertura florestal.