Identificação de fitofisionomias de Cerrado no Parque Nacional de Brasília utilizando random forest aplicado a imagens de alta e média resoluções espaciais - Cesare Di Girolamo Neto (2018)
Depois da Mata Atlântica, o Cerrado é o bioma Brasileiro que mais passou por alterações com a ocupação humana, com uma perda de cobertura vegetal de 978.745 km². Portanto, é estratégico que o bioma seja monitorado para combater o desmatamento e manter as áreas de preservação ambiental. Neste sentido, várias pesquisas têm sido desenvolvidas para estudar as alterações da cobertura e uso da terra, estimar as emissões de carbono, estudar o impacto do desmatamento e degradação da biodiversidade. A maioria dos trabalhos para classificar a cobertura vegetal do Cerrado tem utilizado imagens da classe Landsat, com 30 metros de resolução espacial, discriminando fitofisionomias de Campo, Savana e Floresta com taxas de acerto superiores a 80%. Todavia, ainda são encontradas dificuldades em classificar as fitofisionomias com uma legenda de classificação mais detalhada. Esse fato mostra a necessidade do uso de imagens de resolução espacial melhor, as quais se mostraram capazes de identificar a estrutura da vegetação em fitofisionomias semelhantes. Embora, o uso destas imagens permita classificar a cobertura vegetal do Cerrado com mais detalhes, não há na literatura pesquisas conclusivas sobre quais fitofisionomias podem ser mais bem discriminadas com imagens de resolução espacial da classe Landsat (30m) e alta resolução (1 a 4 m). Dentro deste contexto, o principal objetivo deste trabalho foi avaliar imagens de alta e média resoluções, combinadas com técnicas de extração de atributos, para mapear as fitofisionomias do Cerrado com um maior nível de detalhamento do que a literatura existente. Foram obtidas imagens (Landsat-8 e WorldView-2) para o Parque Nacional de Brasília, região que contém mais de 30 mil hectares de vegetação nativa de Cerrado. A partir destas imagens foram gerados dados de Reflectância, do Modelo Linear de Mistura Espectral, da Transformada Tasseled Cap, de Índices de Vegetação e de textura. Foram coletados pontos em campo e com interpretação visual para gerar um conjunto de dados com mais de mil amostras classificadas para quatro diferentes legendas. Estas legendas consideram as fitofisionomias de Ribeiro e Walter (2008) e foram propostas, contendo 3, 6, 8 e 10 diferentes classes, de acordo com seu nível de detalhamento. A escala mais simples diferenciou apenas as classes Campestre, Savânica e Florestal, e conforme o aumento da complexidade, foram identificadas classes como Campo Limpo, Campo Limpo Úmido, Campo Limpo Úmido com Murundu, Campo Sujo, Campo Rupestre, Cerrado Ralo, Cerrado Típico, Cerrado Denso, Veredas e Mata de Galeria. O comportamento espectral destas fitofisionomias revelou que elas são diferenciáveis apenas para a escala mais simples. Para níveis mais complexos, existe uma maior dificuldade de discriminação com dados de Reflectância. A classificação das imagens foi feita pelo algoritmo Random Forest. Dentre os principais resultados, a legenda mais simples de mapeamento mostra-se adequada para ambas às resoluções espaciais, obtendo taxas de acerto superiores a 87%. Com o aumento da complexidade de legenda, a imagem Landsat-8 passou a apresentar limitações na discriminação de classes como Campo Limpo, Campo Sujo e Campo Rupestre. As classes de Cerrado Ralo e Cerrado Denso apresentaram confusão com a classe de Cerrado Típico. Ainda foi constatado que estas imagens são deficientes em representar a transição entre as classes de Campo Sujo e Cerrado Ralo. A taxa de acerto para a legenda mais detalhada com a imagem Landsat-8 foi de 65,21%. Entretanto, a imagem WorldView-2 se mostrou capaz de identificar estas fitofisionomias com uma melhor taxa de acerto (74,17%). O uso de atributos relacionados à textura foi essencial para o aumento dessa taxa. Neste sentido, por meio da imagem WorldView-2 foi possível identificar a Classe de Campo Rupestre com melhor taxa de acerto, reduzindo erros entre as classes de Campo Limpo e Campo Sujo. xii As classes de Cerrado Ralo e Cerrado Denso reduziram sua confusão com Cerrado Típico. O erro de transição entre Campo Sujo e Cerrado Ralo ainda persiste na imagem de alta resolução, porém com uma menor magnitude. Algumas classes como Veredas, Campo Limpo Úmido e Campo Limpo Úmido com Murundu não foram identificadas com boa precisão em ambas as imagens. Dentre as principais conclusões deste trabalho destacam-se o uso de atributos de textura para melhorar a discriminação de fitofisionomias do Cerrado. Estes atributos foram capazes de representar as variações entre regiões com vegetação arbórea intercaladas por regiões com vegetação herbáceoarbustiva, melhorando a discriminação de fitofisionomias como Campo Sujo, Cerrado Ralo, Cerrado Típico e Cerrado Denso.