Classificação da cobertura do solo da caatinga: avaliação de abordagens em Machine Learning utilizando dados LandSat Mono e multitemporais. - ANDRADE, João Maria de. (2021)
Informações precisas sobre a cobertura do solo são fundamentais para o monitoramento e desenvolvimento eficientes de estudos ambientais na Caatinga brasileira. É uma das maiores e mais biodiversas florestas secas do planeta. Distinguir diferentes padrões de cobertura do solo por meio de sensoriamento remoto de resolução espacial média, como a série de imagens Landsat, é um desafio para a Caatinga devido à cobertura heterogênea do solo, complexas interações climasolovegetação e distúrbios antrópicos. Duas abordagens de sensoriamento remoto têm alto potencial para o mapeamento preciso e eficiente da cobertura do solo na Caatinga: imagens mono e multitemporais. A heterogeneidade da cobertura do solo desse ambiente pode contribuir para um melhor desempenho de abordagens multiespectrais que são normalmente aplicadas para imagens monotemporais. Em um esforço de mapeamento da cobertura do solo na Caatinga, o fator temporal ganha relevância, e o uso de séries temporais pode trazer vantagens. Este estudo avalia as precisões e vantagens das abordagens multitemporal do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e monotemporal multiespectral na classificação da cobertura do solo. Ambas as abordagens usam o método Random Forest, e os resultados são avaliados com base em amostras coletadas durante levantamentos de campo. Os resultados indicam que a classificação da cobertura do solo obtida a partir de multitemporal NDVI tem melhor desempenho (acurácia geral de 88,8% e coeficiente de concordância kappa de 0,86) do que dados monotempora multiespectrais (acurácia geral de 81,4% e coeficiente kappa de 0,78). O teste Z indicou que uma diferença estatisticamente significativa no desempenho entre as duas abordagens. O desempenho inferior observado para a classificação multiespectral monotemporal devese às semelhanças nas respostas espectrais para alvos de vegetação decídua que perdem sua folhagem e podem ser interpretados incorretamente como áreas sem vegetação. Enquanto isso, a classificação multitemporal NDVI dos agrupamentos de vegetais nas florestas sazonais permite incorporar a variabilidade sazonal das classes de cobertura do solo durante as estações chuvosa e seca, bem como as transições entre as estações, por isso apresenta maior precisão. Além disso, as variáveis mais importantes que contribuíram para a precisão foram as bandas Red, Near Infrared (NIR) e ShortWave Infrared (SWIR) na classificação multiespectral monotemporal, e os meses na estação seca foram os mais relevantes para classificação multitemporal NDVI.