Detecção de mudanças na cobertura vegetal natural do Cerrado por meio de dados de radar (Sentinel-1A) e plataforma Google Earth Engine
A detecção de mudanças na cobertura vegetal natural do Cerrado vem sendo conduzida por meio de imagens orbitais ópticas. Com a disponibilização sem custos das imagens de radar do satélite Sentinel-1A, o monitoramento contínuo e em tempo quase real de mudanças na sua cobertura vegetal natural tornou-...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Editora da Universidade Federal de Uberlândia
2019-12-01
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| Series: | Sociedade & Natureza |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/46315 |
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| Summary: | A detecção de mudanças na cobertura vegetal natural do Cerrado vem sendo
conduzida por meio de imagens orbitais ópticas. Com a disponibilização sem
custos das imagens de radar do satélite Sentinel-1A, o monitoramento
contínuo e em tempo quase real de mudanças na sua cobertura vegetal
natural tornou-se uma realidade. O objetivo desse estudo é analisar o
potencial das imagens do satélite Sentinel-1A para detecção de mudanças na
cobertura vegetal natural do Cerrado para fins de fiscalização e controle de
desmatamentos ilegais. A área-teste selecionada foi o Oeste da Bahia. Foram
consideradas duas cenas do Sentinel-1A obtidas em 03 de outubro de 2016
(T0) e 27 de outubro de 2017 (T1) na banda C, resolução espacial de 20
metros e polarizações VV e VH. Um conjunto de 159 polígonos de
desmatamento identificados em oito cenas do satélite Landsat-8 Operational
Land Imager (OLI) de 2016 e 2017 foram utilizados como áreas de
treinamento para definir os coeficientes de retroespalhamento (ï³ï‚°) típicos de
áreas de mudanças na cobertura vegetal natural da área-teste. O potencial de
detecção de mudanças foi analisado por meio de gráficos boxplot envolvendo
valores de ï³ï‚° derivados da razão T1/T0 (sem filtragem e processados pelos
filtros Refined Lee e Quegan & Yu). Foram considerados três limiares de
mudança para cada polarização. Todo o processamento de imagens de radar
foi realizado na plataforma Google Earth Engine. O melhor resultado foi
obtido para a combinação VH, Refined Lee e limiar 0,60, a qual apresentou
95% de acurácia e 39% de omissão. |
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| ISSN: | 0103-1570 1982-4513 |