Avaliação do potencial dos dados polarimétricos Sentinel-1A para mapeamento do uso e cobertura da terra na região de Ariquemes - RO - Juliana Maria Ferreira de Souza Diniz (2019)
O processo de ocupação humana vem ocorrendo de forma cada vez mais acentuada na Amazônia Legal, devido principalmente a expansão da fronteira agrícola. Entender o processo de mudança no uso e cobertura da terra é fundamental para o planejamento e gerenciamento dos recursos naturais. Através das técnicas de sensoriamento remoto é possível mapear o uso e cobertura da terra de forma rápida e eficaz. A utilização de dados de radares de abertura sintética (SAR) vem se mostrando uma alternativa para o monitoramento e mapeamento em regiões tropicais, principalmente por serem pouco influenciados pela cobertura de nuvens. Nesse sentido, o objetivo principal desta dissertação foi avaliar o potencial do uso das imagens dual VV-VH do satélite Sentinel-1A (banda C) para o mapeamento do uso e cobertura da terra na região de Ariquemes, RO. Para isso, foram testados sete cenários de classificações a partir dos atributos extraídos dos dados de radar: coeficientes de retroespalhamento, decomposição polarimétrica e coerência interferométrica, com os classificadores SVM (Support Vector Machine) e RF (Random Forest). O mapeamento foi dividido em duas fases, a Fase 1 buscando discriminar as classes Pastagem, Agricultura e Floresta e a Fase 2, realizando-se uma estratificação da classe Floresta nas classes Floresta Degradada, Floresta Primária e Sucessões Secundárias Avançada, Intermediária e Inicial. A validação dos mapeamentos foi realizada através da Simulação de Monte Carlo, utilizando-se as amostras de campo, com 1000 iterações, onde se obteve os valores médios de Kappa, acurácia Global e matriz de confusão para cada cenário. A análise da diferença estatística entre os mapeamentos foi realizada pelo teste de McNemar. Além disso, foi realizado o mapeamento com o sensor óptico Sentinel-2B com o objetivo de comparar os resultados em relação ao radar. A partir da comparação dos cenários, observou-se que o cenário sete, que utilizou todos os atributos em conjunto, apresentou os melhores resultados com os classificadores SVM e RF, com uma acurácia global igual a 81,6% e 69,6% para as Fases 1 e 2, respectivamente, com o classificador SVM e 85,7% e 71,6% para as Fases 1 e 2 com o classificador RF, respectivamente. Além disso, o algoritmo RF apresentou superioridade para o mapeamento em relação ao SVM, sendo considerados diferentes estatisticamente pelo teste de McNemar com 95% de confiança. A partir da análise de importância das variáveis pelo RF, notou-se que a coerência interferométrica foi o atributo que apresentou a maior importância para a discriminação das classes temáticas para as duas fases do mapeamento. Através da comparação do mapeamento realizado com o cenário RF-7 do Sentinel-1A com o mapeamento realizado com o sensor óptico, observou-se uma diferença de 4,3% na acurácia global para a Fase 1 e de 13,8% para a Fase 2, com o melhor desempenho do sensor óptico. Além disso, evidenciou-se a limitação da utilização de dados ópticos diante dos efeitos atmosféricos, como a presença de fumaça. De modo geral, notou-se que os dados de radar foram capazes de discriminar as classes temáticas analisadas, apresentando valores de acurácia global e Kappa considerados satisfatórios.