Análise e propostas de procedimentos técnicos para a elaboração de mapas de paisagem aplicados no planejamento ambiental da RMSP

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Souza, Waldir Wagner Campos de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Classificadores de imagem; Ecologia da paisagem; Images classifiers; Landscape; Landscape ecology; Paisagem; Planejamento; Planning; Remote sensing; Sensoriamento remoto
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8135/tde-28052019-131604/

Na Geografia ocorreu uma convergência teórica e metodológica entre a paisagem e o Sensoriamento Remoto. A paisagem é um conceito que orienta análises sistêmicas, com resultados reais e visíveis, definidos por diferentes escalas de interações dos componentes. Tais dimensões explícitas são categorias também presentes no Sensoriamento Remoto, que utiliza técnicas e equipamentos para detectar objetos e interpretar componentes naturais e antrópicos em modelos e mapas temáticos. A Ecologia da Paisagem analisa mapas e dados produzidos pela associação entre classes de cobertura da terra ou de métricas de estrutura da paisagem que indicam as condições atuais, a fragilidade e cenários futuros, destacando a aptidão e conflitos com o uso antrópico. Fornecendo uma abordagem que integra padrões espaciais e processos ecológicos aplicada em estratégias de conservação, no planejamento ambiental e ordenamento territorial. Os mapas são a base para obtenção dos resultados, sendo indispensável garantir uma acurácia que evite erros e proposições incorretas. Os avanços técnicos, os esforços para identificar manualmente classes de cobertura da terra e a menor necessidade de interferência dos analistas tornaram comum a utilização de classificadores automáticos de imagens de satélite. A ausência de protocolos e testes que oriente ou direcione a escolha dos classificadores, considerando os atributos da paisagem, conduzem a análises incorretas ou frágeis. O nosso objetivo foi analisar a adequação de procedimentos metodológicos do Sensoriamento Remoto e da Ecologia da Paisagem em imagens de alta resolução, do satélite RapidEye. Selecionamos uma amostra da paisagem da Região Metropolitana de São Paulo (APRMSP), fizemos uma classificação visual e aplicamos cinco classificadores baseados em pixel, supervisionados e não-supervisionados: Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper, Support Vector Machines e o Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA). Calculamos a acurácia geral das classificações, utilizando a matriz de confusão e a estatística Kappa, e a performance dos classificadores com a técnica de votação. Os mapas da Classificação Visual e da Classificação ISODATA, que obteve a maior acurácia geral (78,1%), foram simplificados floresta e não-floresta para o cálculo das métricas nas categorias de mancha, classe, forma e teoria dos grafos. Na classificação visual as unidades mais difíceis de separar foram os pares Solo Exposto e Área Urbanizada, Floresta e Reflorestamento. Nas amostras de referência dos classificadores o menor índice de separação foi entre Reflorestamento e Floresta, Solo Exposto e Área Urbanizada, Área Úmida e Campo e os pares com índices mais elevados foram: Área Úmida e Água, Água e Campo, Água e Floresta. Verificamos que a técnica de votação pode ser utilizada para selecionar um classificador por unidade focal, tendo o ISODATA alcançado o índice mais elevado (83,9%) para Floresta. Os resultados do Mapa da Classificação ISODATA da APRMSP prejudicaram a análise das métricas de Área da Mancha, Índice de Forma, Número de Manchas e Índice Integral de Conectividade. A Porcentagem de Habitat e as tendências gerais indicadas pelo agrupamento das classes dos mapas não foram prejudicadas. A utilização desses classificadores dependerá da melhora da acurácia geral ou do índice de acerto, por meio de classificações híbridas ou da combinação de classificadores.