i$mtc-m12.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.09.23/doc... · procurando identificar os seguintes itens de uma legenda de vegetação e de uso da terra: (1) Campo, (2)

i$ MNISTÉRIO DA CIÉNCIA E TECNOLOGIA

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS

INPE-6388-RPQ1679

MAPEAMENTOS FITOFISIONÔMICO E DE USO DA TERRA DE PARTE DA BACIA DO ALTO TAQUARI (MS) MEDIANTE O USO

DE IMAGENS TMJLANDSAT E HRVISPOT

Pedro Hemandez Filho Flávio Jorge Ponzoni

Madalena Niero Pereira Âniildo Pott*

Vali Joana Pott* Marta Pereira da Silva

Centro de Pesquisa Agropecuária do Pantanal CPAPIEMBRAPA/Corumbá MS

INPE São José dos Campos

1997

Publicado por:

Coordenação de Ensino, Documentação e Programas Especiais - CEP

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE

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MINISTÉRIO DA CIÊNCIA E TECNOLOGIA INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS

INPE-6388-RPQ/679

MAPEAMENTOS FITOFISIONÔMICO E DE USO DA TERRA DE FARTE DA BACIA DO ALTO TAQUARI (MS) MEDIANTE O USO

DE IMAGENS TMJLANDSAT E HRVISPOT

Pedro Hernandez Filho Flávio Jorge Ponzoni

Madalena Niero Pereira Arnildo Pott*

Vali Joana Pott* Marta Pereira da Silva

*Centro de Pesquisa Agropecuária do Pantanal CPAPIEMBRAPAICorumbá MS

INFE São José dos Campos

1997

RESUMO

Imagens TM/Landsat referentes a duas épocas do ano e HRV/SPOT referentes ao período seco, nas formas analógica e digital, foram utilizadas nos mapeamentos fitofisionômico e de uso da terra de parte da bacia do Alto Taquari (MS). As imagens analógicas foram dispostas sob a forma de composições coloridas elaboradas a partir das imagens das bandas TM3, TM4 e TM5, com os filtros azul, vermelho e verde, respectivamente; e com as bandas HRVI, HRV2 e HRV3, com os filtros na mesma seqüência acima. Estas imagens foram interpretadas visualmente, procurando identificar os seguintes itens de uma legenda de vegetação e de uso da terra: (1) Campo, (2) Cerrado, (3) Cerradão, (4) Cerrado + Mata aluvial, (5) Mata aluvial, (6) Formação alterada, (7) Áreas destinadas à Agropecuária, (8) Culturas Agrícolas Implantadas e (9) Espelho d'água. A avaliação dos desempenhos dos dois produtos revelou uma ligeira superioridade dos produtos HRV/SPOT, em relação aos produtos TM/Landsat, Foi interpretada uma área referente a 6 folhas topográficas na escala 1:100.000 e como resultado foi composto um banco de dados georeferenciados num Sistema de Informação Geográfica (SRi). A área referente a uma das folhas topográficas (Pedro Comes) foi considerada para o processamento das imagens digitais TM/Landsat. Foi aplicada a técnica de principais componentes para a elaboração de duas novas imagens, sendo a primeira referente a primeira componente das 3 imagens das bandas espectrais do visível, a segunda imagem referente a primeira componente das imagens das bandas do infravermelho médio. Estas duas imagens e aquela referente à banda TM4 foram utilizadas na elaboração de uma composição colorida para auxiliar na identificação visual dos temas da legenda. Seguiu-se a classificação digital através do algoritmo MAXVER, utilizando as seis bandas TM disponíveis, cujo resultado foi introduzido no banco de dados mencionado sob a forma de um P1. O P1 referente à interpretação visual da folha Pedro Gumes foi então comparado com o P1 desta mesma folha, elaborado a partir da classificação digital através da estatística Kappa. Os resultados indicaram pouca similaridade entre os dois Pis.

VEGETATION PHYSIOGNOMY AND LAND USE MAPPING IN PART OF ALTO TAQUARI (MS) RIVER BASIN USING TMJLANDSAT AND HItV/SPOT IMÂGES

ABSTRACT

TMlLandsat temporal images (dry and wet seasons) and HRV/SPOT images from a dty season, in analogical and digital presentation fornis, were used iii a physiognomic vegetation and land use mapping iii part of Alto Taquari (MS) river basin. The analogical images were available iii calor compositions form, considering TM3 (B), TM4 (0) and TM5(R) bands, and HRV1 (B), HRV2 (0) and HRV3(R) bands, Visual interpretation was carried out using tese calor compositions considering te following vegetation and land use classes: "Campo", "Cerrado", "Cerradão", "Cerrado" and "Mata Aluvial", "Mata aluvial", "Formação alterada", "Áreas destinadas à Agropecuária", "Culturas Agrícolas hnplantadas" and "Espelho d'água". The perfonnance evaluation of TM and HRV products has shown a small superiority of HRV images, comparing TM images. The area of six topographic charts was interpreted (1: 100000 mapping scale), which results were transfered to a Oeographic litmation System (516). The digital image processing was carried out over te Pedro Comes topographic chart arca, considering only te TM images, Principal components technique was applied in order to generate new images from visible bands (TM I, TM2 and TM3) and middle infrared bands (fM5 and TM7), These two new images were added to TM4 image, which were used in order to identify through visual interpretation, te map categories. MÀXVER digital classification procedure was carried out considering te six TM image bands available. The result of that classifcation was also transfered to te GIS and it was compared with that visual thematic map through Kappa (KHAT) statistical parameter. 'fie results have shown low similarity between tese maps.

19 19 20

21

23

SUMÁRIO

LISTA DE TABELAS .

1 INTRODUÇÃO ............................................................................

1 DflTTQ Àn mui TCt&2D Arar A

3.3.1 Interpretação visual de imagens ............ 3.3.2 Processamento de imagens digitais .......

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ............... 4.1 Interpretação visual de imagens ............... 4.1.1 Savana gramíneo-lenhosa ..................... 43.2 Savana florestada................................. 4.1.3 Savana arborizada .............................. 4.1.4 Floresta estacional semidecidual aluvial 4.1.5 Demais temas da legenda...................... 4.1.6 Dos mapas temáticos elaborados .......... 4.2 Processamento de imagens digitais .........

5 CONCLUSOES E RECOMENDAÇOES.. 5.1 Interpretação visual de imagens ............... 5.2 Processamento de imagens digitais ..........

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

APENDICE A ..............................................

APÊNDICEB ..................................................................................................................30

Pág.

ix

01

02 02 04 05

07 07 08 08 09 10

LISTA DE TABELAS

Pág.

2.1 Valores de Kappa e suas respectivas qualidades de ajuste . 07

4.1 Performance de separabilidade visual entre as classes - HRV/SPOT ............................17

4.2 Performance de separabilidade visual entre as classes - TM/Landsat ............................17

4.3 Desempenho da seleção de amostras na classificação MAXVER..................................18

4,4 Valores de k para os critérios sistemático e aleatório....................................................19

IM-

1 INTRODUÇÃO

Nos últimos 25 anos o crescimento demográfico, aliado a um programa de desenvolvimento direcionado para as necessidades básicas da nossa população, tem conduzido o governo brasileiro a considerar a agricultura como um dos pilares para sustentar o modelo econômico e social corrente. Particularmente, o Estado do Mato Grosso do Sul tem sido afetado, principalmente, pela produção de alimentos, quer pela expansão agrícola, quer pela ampliação de áreas com atividades pecuárias- Além disso, outras atividades, tanto na zona rural, como na urbana, têm conduzido o homem à exploração madeireira, pesqueira, mineral, e também a industrialização, as quais são necessárias para à sua sobrevivência. Todavia, nem sempre estas atividades tem sido ordenadas por planos que visem uma ocupação racional do espaço urbano/territorial.

No caso particular da bacia do Alto Taquari, nos últimos 20 anos, observou-se a intensificação dos processos erosivos, consequência da expansão da fronteira agrícola, a qual foi conduzida sem a definição de um planejamento que contemplasse não só as atividades agropecuárias como também a questão ambiental. Como resultado desta situação, esta região apresenta uma aceleração da erosão na parte do planalto, onde têm sido concentradas as atividades agrícolas. Além disso, o processo de transporte e acúmulo de sedimentos para a região da planície pantaneira, tem sido submetido a modificações que terão consequências imprevisíveis, caso não sejam definidas e implementadas ações corretivas. Esta situação revela a necessidade de se promover ações para a formulação de uma estratégia que viabilize o planejamento da ocupação e a recuperação dos diferenciados espaços, não só da região do Alto Taquari como do próprio Estado do Mato Grosso do Sul.

O conhecimento dos processos que ocorrem nos sistemas ambientais, possibilita a previsão de desequilíbrios, quer sejam causados por fenômenos naturais ou ainda resultante de ações impactantes decorrentes de desmatamento, atividades agropecuárias, concentrações humanas, etc.

O conhecimento dos componentes do meio fisico torna-se imperioso para subsidiar políticas direcionadas para a sua ocupação ordenada. Para isso, tecnologias espaciais que fornecem dados do terreno de forma sinóptica e repetitiva apresenta-se como um instrumento básico auxiliar no levantamento dos recursos naturais. Os sensores orbitais TMlLandsat e HRV/SPOT têm fornecido dados periódicos e constantes o que garante a possibilidade do monitoramento da região em questão.

A vegetação é o componente biótico que exerce influência no processo erosivo. Todavia, observa-se que a remoção da cobertura vegetal de forma irracional tem acarretado a aceleração da degradação do meio fisico.

O objetivo deste trabalho é avaliar a contribuição do sensoriamento remoto orbital no levantamento da cobertura vegetal e do uso e ocupação da terra na região do planalto e planície do Alto Taquari, no sentido de contribuir para as ações conetivas e para o consequente ordenamento territorial desta região.

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Técnicas de sensoriamento remoto que exploram dados orbitais têm sido aplicadas ao estudo da vegetação e do uso da terra na região pantaneira, com ênfase à elaboração de mapas temáticos. Neste contexto, destacam-se os trabalhos de PONZONT e HERNANDEZ FILHO (1988) e SILVA (1991) que exploraram diferentes regiões do Pantanal Mato-grossense, adotando também diferentes abordagens e metodologias na elaboração de seus mapas.

Fundamentalmente, as metodologias empregadas para a elaboração de mapas temáticos a partir de imagens orbitais podem ser descritas conforme se segue.

2.1 Interpretação visual de imagens

As técnicas de interpretação visual de imagens fundamentam-se nos elementos da fotointerpretação tradicional, que primeiramente fora conduzida sobre as fotografias aéreas (verticais ou oblíquas). Estes elementos: tonalidade, forma, cor, textura, padrão, sombreamento, localização e contexto (NOVO, 1989). Para o caso de imagens multiespectrais, estas podem ser analisadas separadamente ou na forma de composições coloridas. Em qualquer uma destas formas, a tonalidade ou a cor estão associadas com a intensidade da Radiação Eletromagnética (BEM) refletida ou emitida pelos objetos dos quais se pretende extrair informações.

Cada sensor possui características próprias de registrar a intensidade da BEM refletida ou emitida por objetos, em termos espaciais, espectrais, radiométricos e temporais. As características espaciais de um sensor são determinadas pela chamada resolução espacial que é definida pelas dimensões da superficie no terreno da qual é registrada a intensidade de BEM que chega ao sensor. Estas dimensões, por sua vez, definem o elemento de resolução espacial, ou pixel, como é corriqueiramente denominada essa porção da superficie instantaneamente observada pelo sensor. A resolução espectral refere-se à amplitude da faixa espectral na qual o sensor é capaz de registrar a BEM, enquanto que a resolução radiométrica expressa a sensibilidade do sensor em registrar alterações nas intensidades da REM. A resolução temporal refere-se ao período de tempo entre coletas sucessivas de dados sobre uma mesma área e está relacionada à plataforma (avião, satélite, etc) na qual encontra-se posicionado o sensor.

Estas características vão, em última análise, definir as limitações e as potencialidades do emprego dos produtos gerados por um determinado sensor no estudo e/ou avaliação de um objeto. Para o caso do estudo da vegetação, estas características vão definir a aparência assumida pela vegetação em fotografias ou imagens aéreas, orbitais, ou outros produtos de sensoriamento remoto.

Em relação aos parâmetros intrínsecos da vegetação que interferem no processo de interação com a BEM, COWELL (1974) destaca aqueles relacionados às folhas (geométricos e espectrais) e à arquitetura do dossel. A influência destes parâmetros sobre a interação mencionada é estudada na área de conhecimento denominada comportamento espectral da vegetação.

GO-EL (1988) apresentou uma revisão bastante didática sobre o assunto quando apresentou alguns aspectos relacionados ao uso de modelos de refleetância de dosséis na determinação de parâmetros biofisicos, mediante a utilização de dados radiométricos gerados por sensores remotos. Estes parâmetros biofisicos representam a arquitetura do dossel em termos da distribuição espacial dos seus elementos constituintes, quer sejam folhas, galhos, troncos, flores, etc. PONZONI (1993) aplicou um destes modelos de reflectância no estudo da reflectância espectral direcional de dosséis constituídos por mudas de Eucalyptus grandís. Os dados resultantes da caracterização espectral destes dosséis, realizada em condições de campo, comprovaram a maior influência dos parâmetros arquitetônicos (biofisicos) dos elementos do dossel, em detrimento dos seus parâmetros espectrais.

PONZONI e DISPERATI (1995) apresentaram uma revisão bibliográfica sobre o comportamento espectral da vegetação, incluindo as discussões para uma folha e para dosséis. Os autores ressaltaram a maior influência dos parâmetros fitofisionômicos sobre a reflectância espectral de dosséis determinada em nível orbital ou aéreo.

A comprovada maior influência dos parâmetros estruturais dos dosséis sobre suas reflectâncias espectrais, confirma a relação entre os padrões de áreas ocupadas por vegetação, presentes nas imagens orbitais, com estes mesmos parâmetros. Assim, os mapas de vegetação elaborados a partir de imagens orbitais têm explorado legendas que incluem temas fitofisionômicos. PONZONI e HERNANDEZ FILHO (1988), por exemplo, realizaram uma avaliação do uso de imagens TMlLandsat na identificação de classes fisionômicas da cobertura vegetal do Parque Nacional do Pantanal Mato-grossense. Os autores identificaram vegetação de porte herbácio, arbustivo/arbóreo e arbóreo.

Inerentes à aplicação das técnicas de interpretação visual de imagens na elaboração de mapas de vegetação, destacam-se as seguintes etapas:

estabelecimento de legenda preliminar; seleção das imagens;

e) elaboração do mapa preliminar; realização de trabalho de campo; estabelecimento de legenda final;

O elaboração de mapa final.

No estabelecimento de legenda preliminar, são discutidos os aspectos relacionados à compatibilidade entre as necessidades do usuário do mapa e as informações passíveis de serem extraídas dos dados contidos nas imagens. Nesta discussão, são ponderados os aspectos mencionados anteriormente relativos à influência dos parâmetros arquitetônicos do dossel sobre os padrões presentes nestas imagens.

Uma vez definida a legenda preliminar, segue-se a seleção das imagens que inclui não só a identificação geográfica das imagens a serem utilizadas, como também das bandas espectrais, da escala e da forma de apresentação. Nesta etapa deve ser levada em consideração ainda a disponibilidade de equipamento e da experiência da

3

equipe de profissionais responsáveis pela elaboração dos mapas. Estes últimos aspectos definirão as metodologias que serão empregadas no trabalho.

Um mapa preliminar é então elaborado e os temas identificados, segundo a legenda preliminar estabelecida, devem ser agora averiguados em campo. Os trabalhos de campo podem ser qualitativos ou quantitativos. Nos primeiros, pontos sorteados ou selecionados arbitrariamente sobre o mapa são visitados em campo para confrontá-los com a chamada verdade terrestre. Os resultados normalmente são expressos sob a forma de matrizes de erro ou de contingência, nas quais são computados os pontos nos quais houveram coincidências (acertos) e discrepâncias (erros). Nos quantitativos, parâmetros relacionados com os padrões presentes nas imagens podem ser quantificados. Como resultado dos trabalhos de campo qualitativos, uma nova legenda poderá ser estabelecida ou serão promovidas correções de interpretação visando fornecer um maior nível de conflabilidade ao mapa temático elaborado.

A adoção de diferentes produtos (imagens) na interpretação visual pode implicar em diferentes desempenhos. HERNANDEZ FILHO et ai. (1994) utilizaram um modo de avaliar a separabilidade entre as classes de vegetação, obedecendo os seguintes critérios:

• excelente (* * * *): o alvo apresenta um contraste muito grande em relação aos demais objetos, podendo ser facilmente visualizado na imagem

• bom (***): o alvo apresenta um contraste inferior em relação à qualificação anterior, porém podendo ser visualizado na imagem;

• regular (* *): o alvo não apresenta um contraste muito grande na imagem; o seu limite não é muito nítido, porém ainda é visualizado na imagem, e;

• ruim (*): o alvo apresenta contraste pequeno em relação aos demais objetos, sendo dificil a sua separabilidade

2.2 Processamento de imagens digitais

As técnicas de processamento de imagens digitais podem ser utilizadas também para a elaboração de mapas temáticos. NOVO (1989) considera que estas técnicas podem ser divididas em três conjuntos: técnicas de pré-processamento, técnicas de realce e técnicas de classificação. No primeiro conjunto, estão os programas que permitem as transformações dos dados brutos em dados corrigidos radiométrica e geometricamente. No segundo conjunto, estão os procedimentos destinados a promoção da melhoria da qualidade visual das imagens para posteriormente serem submetidas à interpretação visual, ou para integrarem um novo conjunto de dados a ser utilizado num procedimento de classificação. No terceiro conjunto, encontram-se os procedimentos de classificação digital nos quais os padrões presentes nas imagens são associados às classes existentes na superficie terrestre segundo algum critério de decisão.

Existem vários algoritmos desenvolvidos para a classificação de imagens digitais. CROSTA (1992) considera que dentre aqueles algoritmos específicos da chamada classificação supervisionada, que consideram a ponderação das distâncias das médias dos números digitais presentes nas imagens, e se utilizam de parâmetros estatísticos, destaca-se o método da máxima verossimilhança. DUTRA et ai. (1981) mencionaram que este algoritmo associa a cada padrão uma probabilidade do mesmo pertencer a cada uma das classes preestabelecidas na fase de treinamento. A regra

consiste em associar o padrão à classe para a qual ele tenha maior probabilidade de pertencer.

23 Estimativas da exatidão de mapeamento

Inicialmente as técnicas destinadas à estimativa da exatidão de mapas temáticos eram fundamentadas na estatística paramétrica, assumindo que os dados seguiam uma distribuição normal (CONGALTON ei ai., 1983) CARD (1982) mencionou que a forma mais comum para representar a exatidão de mapas elaborados a partir de imagens MSS Landsat é através de matrizes de erros. Através destas matrizes é possível avaliar os erros de inclusão e omissão efetuados na fase de classificação, como também permitem determinar o desempenho da classificação para cada um dos itens da legenda (tema) e da classificação como um todo (todos os temas). Ressalta-se ainda que a situação ideal seria aquela na qual todos os elementos da matriz fora da diagonal fossem iguais a zero, indicando que não fora cometido algum erro na fase de classificação.

CONGALTON et ai., (1983) mencionaram que existem dois tipos de técnicas que têm sido utilizadas para a estimativa da exatidão de mapas temáticos: a análise de variância e a análise multívariada discreta. A análise de variância faz uso dos elementos da diagonal da matriz de erro. A principal limitação desta técnica reside no fato de que os dados devem seguir uma distribuição normal, o que não acontece com os dados utilizados na classificação que são discretos, seguindo uma distribuição binomial. Outra pressuposição inerente às técnicas de análise de variância é que as classes ou categorias (temas) presentes numa matriz de erros devem ser independentes, o que nem sempre acontece quando a fonte de dados para a classificação são produtos de sensoriamento remoto. São comuns as confusões entre estas classes.

O uso das técnicas de análise multivariada discreta na estimativa da exatidão de mapas confeccionados a partir de produtos de sensoriamento remoto foi apresentado por CONGALTON ei ai (1983) e posteriormente ampliado por ROSENFIELD e IFITZPATRTCK-LINS (1986), HUDSON e RAMM (1987) e outros. Graças à esses autores, a importância das matrizes de erros tem sido reconhecida tanto pela informação que delas pode ser extraída, quanto por constituírem dados de entrada de procedimentos estatísticos mais avançados (STORY e CONGÂLTON, 1986).

As técnicas de análise multivariada discreta valem-se destas matrizes de erros para estimar esta exatidão, bem como para estimar o grau de similaridade entre diferentes métodos de elaboração destes mapas.

CONGALTON et ai. (1983) mencionaram três métodos principais inseridos nas técnicas de análise multivariada discreta destinados à estimativa da exatidão de mapas. O primeiro método implica na chamada "normalização" das matrizes de erros, de forma a permitir a comparação direta entre elas. O segundo método implica no cálculo de um parâmetro cujo valor representa o nível de similaridade entre matrizes de erro que pode ser usado para testar se as matrizes são ou não significativamente diferentes. E finalmente, o terceiro método, permite um exame simultâneo de todos os fatores que afetaram a fase de classificação.

Dos três métodos mencionados, o segundo método vem sendo utilizado com bastante frequência tanto em trabalhos puramente de aplicação quanto em trabalhos de cunho acadêmico (pesquisa). Neste contexto destacam-se os trabalhos de MEDEIROS (1987), COSTA (1990), ORTIZ (1995), DAMIAO (1994) e CALDEIRA

(1994). Trata-se do método que se vale do parâmetro Kappa (k) como medida de similaridade entre matrizes de erros.

O parâmetro Kappa é uma medida de concordância geral, calculado para cada matriz e é baseado na diferença entre a concordância real da classificação visual e/ou digital e a concordância por puro acaso. A concordância real corresponde à concordância entre os dados da classificação efetuada e os dados de referência ou de verdade terrestre, sendo indicada pelos elementos da diagonal. A concordância por puro acaso é dada pelo produto dos valores marginais das linhas e colunas (CONGALTON et ai., 1983). O parâmetro Kappa é um coeficiente de concordância que considera toda a matriz de erro.

As estimativas de Kappa são feitas através da seguinte equação:

r r Nt xj1 - E (xj+ * x.)

i=1 i=1

r - E (xjt * x_,,)

i= 1

onde: r = número de linhas da matriz Xjj= número de classes na linha i e coluna i; X1+= total marginal da linha i; X+= total marginal da coluna i; N = número total de observações

Caso tenham sido elaboradas mais do que uma matriz de erro, o programa compara-as duas a duas, determinando o valor dos desvios entre os seus respectivos valores de k, de forma que se a diferença entre estes valores for significativa, entende-se que há pouca concordância entre os mapas ou procedimentos adotados em sua elaboração.

Considerando a distribuição normal dos valores de k, a significância estatística das diferenças entre eles é definida pelos valores de Z que são calculados segundo a seguinte expressão:

ki - k2

a12 +02 2

onde: k 1 = valor dek para amatriz 1; kjz = valor de k para a matriz 2; a i =variâneiadek para a matriz l; a22 = variância de k para a matriz 2.

PONZONII e ALMEIDA (1996) desenvolveram um programa computacional destinado ao cálculo do parâmetro Kappa que pode ser acionado dentro do ambiente de um Sistema de Informação Geográfica desenvolvido pelo INPE. Este programa elabora matrizes de erro a partir da comparação entre mapas temáticos, sendo um deles definido como referência. Os valores de k são estimados para cada comparação

6

e o intervalo de confiança desta estimativa é testado através do teste t ("student") ao nível de 95 % de probabilidade.

Para interpretação dos valores de k, LANDIS e KOCH (1977) definiram intervalos para estes valores segundo um critério subjetivo, o qual encontra-se apresentado na Tabela 2. 1.

Tabela 2.1 - Valores de Kanna e suas resnectivas cualidade de ajuste Valores de k (kappa) Grau de similaridade (Qualidade

de ajuste) <0,00 Péssimo

0,00 - 0,20 Ruim 0,20 - 0,40 Razoável 0,40 - 0,60 Bom 0,60 - 0,80 Muito bom 0,80 - 1,00 Excelente

3 MATERIAIS E MÉTODOS

Nesta seção é descrita a área de estudo, em relação a sua localização e as características do meio físico. Além disso, são descritos os materiais utilizados e os métodos desenvolvidos para alcançar os objetivos propostos.

3.1 Área de estudo

A área de estudo está localizada no Estado do Mato Grosso do Sul, apresentando como cidades principais Coxim e Rio Verde do Mato Grosso. Está contida na folha SE.21, denominada Corumbá, abrangendo uma superficie de aproximadamente 28.000 Km2 Está compreendida pelas coordenadas geográficas de 18° 00' 00" e 19° 30' 00" de latitude sul e 56° 20' 00" e 55° 30' 00" de longitude oeste.

Segundo o projeto RADAMBRASIL (1982) esta região apresenta duas unidades geomorfológicas denominadas pela Planície do Pantanal e pelos planaltos. A planície do Pantanal é uma área de características extremamente peculiares que definem uma paisagem própria. Possui terrenos quaternários aluviais em altitudes abaixo de 200m. A despeito do que muitos julgam, não é uma área permanentemente alagada, semelhante a um pântano, mesmo no período das cheias. Entretanto; na época das chuvas a área pantaneira assume o aspecto de alagado, em consequência do trasbordamento das calhas dos rios componentes da bacia do rio Paraguai. A medida que começa a baixar o nível da água dos rios, o quadro hidrográfico assume sua feição natural, os rios retornam aos respectivos leitos e o lençol freático desce para mais de 10 m de profundidade. As inundações não afetam toda a planície pantaneira, restando algumas áreas não atingidas pelas águas, que são denominadas "cordilheiras". Os solos são formados sobretudo por Lateritas Hidromórficas com manchas de Latossolos e Podzólicos. Nos planaltos predominam as Areias Quartzosas, Latossolo Vermelho-Escuro e Podzólico álicos com baixo grau de fertilidade. A vegetação dominante é de

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Savana com formações vegetais que variam de densa a gramíneo-lenhosa. Possui no seu conteúdo agrupamentos florestais semideciduais e deciduais. As formas lenhosas encontram-se quase sempre em contato, ora com a Floresta Estacional, ora com a Savana.

A leste, margeando a planície do Pantanal, há escarpas das serras do Maracaju e Pantanal. Os planaltos a leste desta área são todos do Paleozóico, com rochas do Cretáceo. A área serraria e os planaltos residuais, geologicamente, são considerados pré-cambrianos. A hidrografia é formada por dois rios principais denominados Taquari e Coxim além de outros rios que compõem esta bacia com suas respectivas nascentes situadas nos mais diferentes pontos da área.

As atividades de uso e ocupação do solo estão direcionadas, predominantemente para culturas de soja e milho no planalto e para atividades de pecuária na planície.

3.2 Material

Para a realização deste trabalho foram utilizados os seguintes materiais e equipamentos:

• carta topográfica do IBGE (1975), 6 folhas (Pedro Comes, Rio Negro, São Francisco de Assis, Rio Verde do Mato Grosso, Morrinho da Pimenteira, Fazenda Rancho Novo), de um total de 17 que compõem toda a bacia do Taquari, escala 1:100.000;

• carta temática de vegetação PROJETO RADA!vIBRASIL (1982); • imagens do sensor TW Landsat, órbita /ponto (225173): 1) produto

fotográfico, bandas 3(B), 4 (R) e 5(G), escala 1:100.000, datas da passagem correspondente a 29110/92, 22/12/92 e 12/03/93; 2) produto digital, canais 3, 4 e 5, data da passagem correspondente a 22/12/92 e 12/03193;

• imagens do sensor HRV/SPOT, órbita /ponto (696/387 e 697/387): 1) produto fotográfico, bandas 1 (B), 2 (R) e 3 (G), escala 1:100.000, datas das passagens correspondentes a 12105187 e 28/06/87, respectivamente;

• sistema de tratamento de imagens digitais (SITIM) e sistema de informações geográficas (SGI);

• sistema de posicionamento geográfico (GPS);

3.3 Métodos

Para o desenvolvimento deste trabalho foi explorada uma metodologia que incluiu a interpretação visual, o processamento e a análise digital dos dados do sensor TM/Landsat e HRV/SPOT.

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3.3.1 Interpretação visual das imagens

Inicialmente foi estabelecida uma legenda preliminar, procurando adequar as terminologias adotadas pelos profissionais que atuam na região, com as características dos dados existentes nos produtos orbitais TM e HRV. Uma vez definida esta legenda, os contornos de rios, a drenagem, os limites de manchas urbanas e estradas principais, referentes à área geográfica das 6 cartas topográficas listadas no item 3.2, foram transferidos para um papel transparente ("overlay"). Posteriormente, foram elaboradas 12 folhas, em "overlay", contendo estes dados de cada uma das 6 cartas topográficas, em duplicata, para a interpretação das imagens nas duas estações do ano: seca e de cheias.

As imagens utilizadas nesta etapa estavam disponíveis sob a forma de composições coloridas elaboradas com as imagens das bandas TM 3, TM 4 e TM 5, com os filtros azul, vermelho e verde, respectivamente.

Nas imagens TM, correspondente ao período seco, os temas da legenda preliminar foram identificados, e transpostos para os "overlays" das 6 cartas topográficas. Durante esta fase do processo de interpretação visual das imagens, a mininiização dos erros cartográficos do posicionamento dos poligonos de cada tema foi feita pelo próprio intérprete, promovendo deslocamentos do "overlay" sobre a imagem, procurando sobrepor, tanto quanto possível, os rios, as drenagem e as estradas. O mesmo procedimento foi adotado na interpretação das imagens do sensor HRV, as quais estavam disponíveis sob a forma de uma composição colorida com as bandas HRV 1, HRV 2 e HRV 3, com os filtros, azul, vermelho e verde, respectivamente. Estas imagens não cobriram toda a área das 6 folhas topográficas, permitindo somente a interpretação da área parcial de quatro destas folhas.

Na etapa de interpretação das imagens TM referentes ao período de cheias, foram somente considerados os polígonos representativos dos espelhos d'água, para posterior sobreposição com os mapas do período de seca. O objetivo aqui era permitir uma avaliação visual da influência da água sobre as diferentes fisionomias vegetais identificadas.

Urna vez tendo sido concluída a etapa de interpretação preliminar das imagens, seguiu-se o trabalho de campo procurando-se verificar pontos de dúvida identificados nos mapas e também procedeu-se a caracterização estrutural dos temas relacionados às formações arbóreas. Esta caracterização foi realizada através da coleta de dados estruturais dos dosséis, os quais foram constituídos por Diâmetro a Altura do Peito (DAP), Altura total, Dimensão da copa (em dois sentidos ortogonais entre si), Posição sociológica (Inferior, Média e Superior), Qualidade do (liste (Bom, Médio e Ruim) e Forma da copa. Estes dados foram coletados em parcelas de 5 x 20 m, selecionadas em fimção da facilidade de acesso durante os deslocamentos em campo nas áreas ocupadas pelos temas definidos na legenda. Com os dados contidos nesta planilha, foram desenhados esquemas representativos dos perfis verticais dos dosséis arbóreos com o objetivo de ilustrar as diferenças estruturais entre eles.

01

Os pontos de dúvida foram verificados em campo e também pontos adicionais foram visitados e devidamente assinalados nos mapas e/ou imagens, com o auxílio dos dados de um GPS, para posterior análise em escritório. Foram tomadas também fotografias de alguns destes pontos que serviram de auxílio ao estabelecimento da legenda final.

Com o objetivo de uniformizar a nomenclatura da legenda, e assim permitir a análise por parte de profissionais pouco familiarizados com a terminologia regional, optou-se por associar as designações dos ítens desta legenda final com aquela proposta por POTT et ai. (no prelo), fundamentada em um critério fisionômico-ecológico.

Os seis mapas temáticos de vegetação e uso da terra elaborados a partir da interpretação visual das imagens TM foram digitalizados e armazenados no Sistema de Informação Geográfica (SGI) desenvolvido pelo INFE. O mesmo foi feito para aqueles mapas elaborados a partir das imagens IIRV.

Foi aplicado o método utilizado por HERNANDEZ FILHO et ai. (1995) para avaliação dos desempenhos dos produtos }IRV/SPOT e TM/Landsat na separabilidade dos ítens da legenda.

3.3.2 Processamento de imagens digitais

Devido à extensão da área de estudo e limitações quanto a utilização de equipamentos, foi definida a área referente à folha Pedro Gomes como aquela a ser trabalhada na forma digital, por incluir tanto a parte da planície, quanto a parte do planalto. Somente as imagens TMlLandsat foram consideradas, uma vez que as imagens HRV disponíveis não cobriam integralmente a extensão de toda uma folha topográfica.

Foi elaborado um módulo composto pelas imagens orbitais TM, nas 6 bandas espectrais, cobrindo a área desta folha, referindo-se à cena do período seco do ano (29/10/92). Em seguida foram elaboradas mais duas imagens através da aplicação do algoritmo Principais Componentes, disponível no aplicativo denominado Sistema Interativo de Tratamento de Imagens (SITIM), desenvolvido pelo 1NPE. Uma das imagens referiu-se à primeira componente das três bandas do visível (bandas TM 1, TM 2 e TM 3) e a outra à primeira componente das duas outras bandas da região do infravermelho médio (bandas TM 5 e TM 7). Estas duas imagens, mais aquela referente à banda TM 4, foram utilizadas na elaboração de uma composição colorida para visualização no monitor do equipamento, e posterior seleção de amostras durante a etapa de treinamento do classificador MAXVER, que utilizou os dados das seis bandas TM disponíveis.

Os dados referentes aos contornos dos rios, drenagens e estradas da folha Pedro Gomes foram introduzidos no Sistema de Informação Geográfica, desenvolvido pelo INPE (SUl), através do procedimento de digitalização, os quais passaram a constituir então um Plano de Informação (P1). O mapa de vegetação e uso da terra correspondente à área da folha Pedro Gomes, e ao período de seca, oriundo da

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interpretação visual das imagens, foi digitalizado e sobreposto (registrado) ao P1 contendo os elementos da toponímia (rios, drenagem, estradas, etc). Outro P1 foi elaborado a partir do resultado da classificação digital MAXVER referente ao período seco. Este P1 foi também sobreposto ao P1 contendo o mapa de vegetação e uso da terra, elaborado a partir da interpretação visual de imagens, para mútua comparação através do cálculo do parâmetro k (Kappa), assumindo este último P1 como referência.

Para o cálculo do parâmetro k, foi utilizado o programa desenvolvido por PONZONI e ALMEIDA (1995), e foram coletadas amostras, observando o monitor do equipamento, segundo dois critérios, sendo um denominado sistemático e outro aleatório. No primeiro, o operador selecionava áreas amostrais na tela do equipamento movimentando o cursor segundo um número pré-estabelecido de pontos, de forma a percorrer toda a área da folha considerada. No segundo (aleatório), o operador selecionava áreas amostrais ao acaso na tela do monitor.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO


Foi estabelecida a seguinte legenda preliminar de vegetação e uso da terra para a interpretação visual das imagens TM/Landsat:

1 Campo 2 Cerrado 3 Cerradão 4 Cerrado e Mata aluvial 5 Mata aluvial 6 Formação alterada 7 Áreas destinadas à Agropecuária 8 Culturas Agrícolas Implantadas 9 Espelho d'água

Uma vez que os polígonos de cada um destes temas foram definidos sobre os "overlays" das 6 folhas topográficas, procedeu-se o trabalho de campo qualitativo para verificação de pontos de dúvida e para a caracterização dos perfis verticais das formações arbóreas.

A Figura 4.1 ilustra alguns itens da legenda, sendo que aqueles referentes à vegetação encontram-se acompanhados dos perfis elaborados a partir dos dados coletados em campo. No Apêndice A encontram-se os perfis das fisionomias identificadas em alguns pontos verificados em campo.

11

Campo

- -: \-

1

1 )

Cerrado

Cerradão

12

A

• -

Cerrado e Mata aluvial

Mata aluvial

Fig. 4.1 ilustração de alguns itens da legenda com aqueles referentes à vegetação acompanhados de seus perfis.

Cada um destes ítens da legenda relacionados à vegetação (excluindo os ítens relacionados ao uso da terra) foi então associado àqueles propostos por POTT et ai (no prelo), resultando na seguinte legenda:

1 Campo => Savana gramíneo-lenhosa (Sg); 2 Cerrado => Savana arborizada (Sa);

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3 Cerradão => Savana florestada (Sd); 4 Cer e M.aluvial=> Savana/ Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Sa

+Fae); 5 Mata aluvial => Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Fae).

Segundo POTT et al. (no prelo), estes itens podem ser descritos conforme se segue.

4.4.1 Savana Gramíneo-Lenhosa

Prevalecem nesta formação, quando natural, os gramados entremeados por plantas lenhosas raquíticas e palmeiras acaules, que ocupam extensas áreas dominadas-por hernicriptófitos e que, aos poucos, quando manejados através do fogo ou pastoreio, vão sendo substituídos por geófitos que se distinguem por apresentar colmos subterrâneos, portanto mais resistentes ao pisoteio do gado e ao fogo.

A composição fioristica é bastante diversificada, sendo seus ecótipos mais representativos das plantas lenhosas Andira humilis (Leguminosae Pap. - angelim-do-cerrado), Cassia spp. (Leguminosae Caesalp. - fedegoso-do-cerrado), Byrsonina spp. (Malpigjiiaceae - murici-rasteiro), Bauhinia spp. (Leguminosae Caesalp. - unha-de-vaca), Általca spp. (Pa]mae - palineirinha-do-cerrado), Orbignya eichleri (Palmae - coco-de-guriri), Aliagoptera campestris (Palmae - coco-de-raposa). As principais herbáceas são plantas graminóides (Gramineae) Axonopus spp. (grama-do-cerrado), Andropogon spp. (capim-do-cerrado), Aristida pailens (capim-barba-de-bode), Tristachya spp. (capim-flechinha), Paspalum sp, Hermathia sp, Digitaria sp, Panicum sp, Brachiaria sp e, além de muitas nanofanerófitas raquíticas das famílias Compositae, Myrtaceae, Melastomataceae, Malvaceae, raquíticas de menor expressão fisionômica. Regionalmente esta fitofisionomia pode ser reconhecida como Campo, Campo limpo, Campo sujo, Caronal ou Campina.

4.1.2 Savana Florestada

Formação com fisionomia típica e característica, restrita a áreas areníticas lixiviadas com solos profundos, ocorrendo em um clima tropical eminentemente estacional. Apresenta sinúsias lenhosas de micro e nanofanerófitos tortuosos com ramificação irregular, providos de macrófitos esclerófilos perenes ou semi-decíduos, ritidoma esfoliado corticoso rígido ou córtex maciamente suberoso, com órgãos de reserva subterrâneo ou xilopódio. Não apresenta sinúsia nítida de caméfitos, mas sim relvado hemicriptofitico, de permeio com plantas lenhosas raquíticas e palmeiras anãs.

O aspecto fisionômico desta formação é caracterizado pelo agrupamento de espécies vegetais arbóreas, xeromorfas, com fustes finos e tortuosos, com circunferência raramente ultrapassando 1 m, revestidos por uma casca grossa e rugosa, esgalhamento profuso, predominantemente perenifólias com folhas coriáceas. As árvores atingem um altura média de 10 m e apresentam-se dispostas de maneira mais ou menos ordenada, com copas irregulares chegando a se tocar, impedindo a penetração direta dos

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raios solares. Algumas espécies arbóreas perdem as folhas, mormente no inverno, ficando a superficie do solo coberta por uma camada de material seco, à espera da decomposição, cujo processo é intensificado no decorrer do período chuvoso. A composição florística é bastante heterogênea, destacando-se as espécies Caryocar brasiliensis (Caryocaraceae - pequi), Salvertia convailariodora (Vochysiaceae - pau-de-colher), Bowdichia virgilioides (Leguminosae Pap. - sucupira-preta), Dimorphandra moi/is (Leguminosae Mim. faveiro), Astronium graveolens (Gonçalo alves), Qua)ea grand1ora (Vochysiaceae - pau-de-terra-de-folhas-grandes), Piptadenia ssp. (-angicos), Hyinenaea stígono-carpa (Jatobá-do-campo), Qualea parviflora (Vochysiaceae - pau-terra -de -folhas -pequenas), Anadenanthera peregrina (Leguminosae Mim. - angico-preto), Kielmeyera coriacea (Guttiferae - pau-santo). Regionalmente esta fitofisionomia pode ser reconhecida como Cerradão.

4.1.3 Savana Arborizada

Formação natural ou antropizada que se caracteriza por apresentar fisionomia nanofanerofitica rala e hemicriptofitica graminóide contínua, sujeito a fogo anual. Estas sinúsias dominantes formam fisionomia raquítica em terrenos degradados. A composição florística, apesar de semelhante à da Savana Florestada, possui ecótipos dominantes que caracterizam os ambientes de acordo com o espaço geográfico ocupado. E representada por espécies baixas (mais ou menos 5 m), de fustes finos e tortuosos, esparsamente distribuídos sobre solo recoberto por um estrato graminóide contínuo, entremeado de plantas lenhosas raquíticas e palmeiras acaules. Ocorrem as espécies como a Curatela americana (lixeira), Termina/ia argetea (capitão-do-campo), Luchea paniculata (açoita-cavalo), Dimoephandra molis (faveiro-do-campo), Anona crassfolia (araticum), St,yphovend.ran ssp (barbatimão). Regionalmente esta fitofisionomia pode ser reconhecida como Cerrado, Campo Cerrado ou Cerrado aberto.

4.1.4 floresta Estacional Semidecidual Aluvial

É uma formação encontrada com grande frequência na depressão Pantaneira, sempre margeando os rios da bacia do rio Paraguai. Caracteriza-se por uma formação florestal ribeirinha que ocupa as acumulações fluviais quaternárias, sendo sua estrutura semelhante à da floresta ciliar de todos os rios, diferindo apenas floristicamente, porque aparecem vicariantes da Amazônia Ocidental. Assim, suas principais características florísticas variam de acordo com a posição geográfica que ocupa a formação aluvial, apesar de as árvores caducifólias do gênero Erythrina demarcarem tipicamente esta formação-

0 mesofanerófito Amburana cearensis var. acreana, vulgarmente conhecida como cerejeira, de grande valor econômico-madeireiro, é de origem andino-amazônico e de ampla e divergente dispersão sul-americana. O gênero ocorre nas áreas áridas do chaco argentino, e na caatinga brasileira e nas áreas úmidas da Amazônia Ocidental, mais precisamente nos Estados do Acre, Rondônia, Mato Grosso e no pantanal sul-matogrossense. Nesta formação existem em grande abundância várias espécies do gênero Tabebuia.

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Ao longo do rio Piquiri são bastante frequentes as espécies: Callophyllum brasiliense, Tapirira guianensis, Inga sp. Podocaipus sellowii, Cedrela liioi, Guarea g'uidonia, entre outras. Regionalmente, esta fitofisionomia pode ser reconhecida como Mata ou Mata Ciliar.

4.1.5 Demais temas da legenda

Foram identificados dois temas relacionados ao uso da terra (Áreas destinadas à Agropecuária e Culturas Agrícolas Implantadas) as quais foram diferenciadas entre si por apresentarem ou não cultura implantada em pleno desenvolvimento vegetativo. Assim, o tema Áreas destinadas à Agropecuária referiu-se às áreas destinadas a plantios agrícolas, mas que ainda não haviam sido plantados ou apresentavam-se em estágios iniciais de desenvolvimento, e ainda a áreas de pastagens. O tema Culturas agrícolas hnpantadas referiu-se àquelas áreas cujos plantios já se encontravam em pleno desenvolvimento, apresentando maior parte do solo recoberto por folhas.

O tema denominado 'Pormação alterada" referiu-se às áreas ocupadas por qualquer um dos temas referentes à vegetação, mas que apresentavam indícios de alteração antrópica e/ou apresentavam-se em estágios sucessionais diferentes do clímax.

Foram identificadas também as áreas ocupadas por espelho d'água aparente, não estando incluídas nesta classe as áreas inundadas providas de cobertura vegetal de qualquer porte.

4.1.6 Dos mapas temáticos elaborados

A Tabela 4.1 apresenta a desempenho de separabilidade visual entre os ítens da legenda utilizando imagens HRV/SPOT. A primeira coluna e segunda linha mostram de forma ordenada as classes de mapeamento. Os valores de desempenho apresentados pelas classes são mostrados da 2 até a lO coluna, Os valores da classe 6 (Formação alterada) não foram considerados, uma vez que esta classe apresentou várias formas e tipos de vegetação, e por conseguinte tomou impossível realizar este tipo de avaliação. A classe 8 (Culturas agrícolas Implantadas) não foi possível de ser avaliada porque a imagem de 1987 não apresentava áreas com este ítem. Observa-se que as classes 7 (Áreas destinadas à Agropecuária) e 9 (Espelho d'água) apresentaram o melhor desempenho, cujas avaliações foram consideradas como excelentes (****), concluindo-se que áreas destinadas à agropecuária e corpos d'água foram bem descriminados. Verificou-se, também, que as classes 2 (Cerrado) e 3 (Cerradão), quando comparadas com a classe 1 (Campo), apresentaram resultados de separabilidade considerados regulares (t*)

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A Tabela 4.2 apresenta a desempenho de separabiidade visual entre as classes utilizando imagens TMlLandsat. Observou-se que os melhores desempenhos de separabilidade das classes foram observados nas classes 7 (Áreas destinadas à Agropecuária), 8 (Culturas Agrícolas Implantadas) e 9 (Espelho d'água). Verificou-se ainda que as classes 2 (Cerrado) e 3 (Cerradão) apresentam desempenhos considerados péssimo (*) quando comparadas com a classe 4 (Cerrado + Mata aluvial).

Se todos os valores de separabilidade entre as classes fossem excelente excluindo as classes 6 e 8, pelas considerações expostas acima, resultaria um

total de 4* E se todos as classes obtivessem desempenho de separabilidade péssimo (*), resultaria um total de 21*. Observou-se que as imagens HRV/SIPOT e TMlLandsat apresentaram 71* (84,5%)e 66* (78,6%) respectivamente, o que resulta num desempenho compreendido entre bom e excelente. O desempenho do HRV/SPOT foi ligeiramente superior ao TM/Landsat principalmente na separabilidade entre as classes 4 das classes 2 e 3.

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A principal limitação do uso de imagens analógicas reside nos ganhos e "off set" que são atribuídos às cores e que nem sempre poderão garantir a identificação de temas, como aqueles aqui identificados. As imagens SPOT, por exemplo, apresentaram um contraste ligeiramente maior entre os temas em função de uma escolha provavelmente mais cuidadosa destes parâmetros, por parte dos operadores responsáveis pela produção da imagem.

A análise do resultado da interpretação visual das áreas ocupadas pelos espelhos d'água, nas imagens referentes ao período de cheias, revelou que a fisionomia de Campo foi a mais afetada. Contudo, PONZOM e HERNANDEZ FILHO (1988) encontraram resultado semelhante no mapeaunento fisionômico da cobertura vegetal do Parque Nacional do Pantanal Mato-grossense, mas em seus trabalhos de campo foi constatado que a água esteve presente em fisionomias arbóreas, mas sua presença foi ocultada pela predominância da reflectância do topo do dossel, em detrimento da reflectância da água.


Como mencionado no item 3,3.2, na etapa de processamento de imagens digitais, somente foi considerada a área da folha Pedro Gomes e as imagens TMtLandsat.

A composição colorida elaborada a partir das imagens dos primeiros principais componentes das imagens das bandas TM do visível (bandas 1, 2 e 3) e do infravermelho médio (bandas 5 e 7), e ainda a imagem da banda do infravermelho próximo (banda 4), nos filtros azul, verde e vermelho, respectivamente, permitiu um maior contraste entre os temas da legenda, quando comparado com a composição colorida do produto analógico. Este resultado permitiu que fossem identificadas com maior facilidade as amostras de cada tema existente na legenda visando o procedimento de classificação MAXVER.

A Tabela 4.3 apresenta os dados referentes ao desempenho da seleção das amostras na classificação MAX VER.

Tabela 4.3 Desemnenho da selecão de amostras na classificacão MAXVER Itens NC4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 iCampo 2,1 87,2 5,2 0 O 0 2,8 2,8 0 O 2Cerrado 4,0 2,0 82,0 O 0 O 12,0 0 O O 3Cerradão 1,0 0 0 85,1 0,4 11,9 1,5 O 0 O 4Cerr.eMat. 1,6 O 0,5 2,3 76,0 18,3 1,1 O 0,2 O S Mata aluv. 2,1 O O 13,6 8,4 75,4 0,5 O O O 6 Form, alt. O 4,2 1,0 5,2 O 8,3 76,0 O 7Áre.Agro. 2,7 8,3 O O O O O 84,9 4,1 O 8Cult.agr. 5,0 0,3 O O O O 0,8 O 93,3 0,6 9 Esp. d'ág. 610 O O O O O O O 0 94,0 Desvio médio= 84,49 Abstenção média= 2,65 Confusão média= 12,86

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Como pode ser observado pela análise dos dados contidos nesta Tabela 4.3, foram identificadas confusões entre os itens da legenda, apesar de terem sido eliminadas as amostras que acarretavam um aumento ainda maior de superposição entre estes itens. As maiores confusões foram identificadas para os itens referentes à vegetação de porte arbóreo, uma vez que estas apresentavam-se semelhantes em termos espectrais.

No Apêndice B encontram-se a imagem classificada referente à área da folha Pedro Gomes, que foi introduzida no SGI, e o mapa temático elaborado na etapa de interpretação visual de imagens que foi considerado como referência na comparação entre estes dois mapas. Esta comparação de ambos os Pis, mediante o cálculo do parâmetro k, resultou nos seguintes valores mostrados na Tabela 4.4.

Tabela 4.4 - Valores de k nara os critérios sistemático e aleatório Critério Lim.

Inferior Kappa Lim.

Superior Z

Sistemático 0,0990414 0,1001930 0,101344 170,58 Aleatório 0,0984443 0,0999471 0,101450 15,34

Os valores de Z referem-se à significância do intervalo de confiança apresentado, ao nível de 5% de probabilidade. Uma vez que estes valores superaram o valor de 1,96, considera-se que há 95% de chance de que o verdadeiro valor de k esteja contido no intervalo de confiança apresentado.

Pelos agrupamentos estabelecidos por LANDIS e KOCH (1977), tanto o critério sistemático quanto o aleatório apresentaram um índice "ruim" de similaridade ou de qualidade de ajuste entre os Pis, indicando que o mapa temático resultante da classificação digital MAXVER foi muito diferente daquele elaborado a partir da interpretação visual de imagens.

5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES


A avaliação da separabilidade visual entre os itens da legenda apresentou uma ligeira superioridade de desempenho para as imagens HRV/SPOT em relação às imagens TMlLandsat. Vale lembrar que as datas das imagens foram diferentes (diferenças temporais e sazonais). As classes 7 (Áreas destinadas à Agropecuária) e 9 (Espelho d'água) apresentaram o melhor desempenho, cujas avaliações foram consideradas como excelentes para as imagens. Os melhores desempenhos de separabilidade das classes, nas imagens TMlLandsat foram observados nas classes 7 (Arcas destinadas à Agropecuária), 8 (Culturas Agrícolas Implantadas) e 9 (Espelho d'água).

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A técnica de principais componentes aplicada sobre as imagens TMfLandsat e a elaboração de uma composição colorida com as imagens resultantes, mostrou-se eficaz na ampliação do contraste visual entre os temas da legenda, melhorando então a qualidade visual e, consequentemente, facilitando a seleção de amostras durante a etapa de treinamento inerente ao algoritmo MAXVER. Contudo o mapa temático resultante da aplicação deste algoritmo de classificação foi pouco semelhante àquele elaborado a partir da interpretação visual das imagens, adotado como referência. Assim, o algorítmo de classificação ~VER não apresentou um desempenho satisfatório para o inapeamento fitofisionômico e de uso da terra da área de estudo.

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APÊNDICE A

Perfis dasftofisionornias arbóreas elaborados a partir dos dados de campo

•It

13

12

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9

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aluvial

29

u?'ÊNrna B

Mapas temáticos elaborados a partir da interpretação visual de imagens e da classificação MAXVER que foram comparados entre si através do parâmetro k

30

Mapa temático resultante da interpretação Mapa temático resultante da aplicação do visual de imagens algoritmo MAXVER.

31

APRESENTAÇÃO DA EQUIPE

Os componentes da equipe técnica que participarão do projeto são:

Flávio Jorge Ponzoni. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE Divisão de Sensoriamento Remoto Avenida dos Astronautas, 1758 Jardim da Granja 12227-010 São José dos Campos, SP

Será o responsável pelo projeto perante a FAPESP, bem como lhe caberá as funções de articulador da equipe técnica e a organização de todas as etapas do projeto. Participará dos trabalhos de coletas de dados em campo, bem como acompanhará seu processamento. Participará de todas as análises de dados e será o responsável pela elaboração dos relatórios técnicos.

Jurandir Zuilo Junior Universidade de Campinas - UMCAMP Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura - CEPAGRI Cidade Universitária "Zeferino Vaz" 13083-970 Campinas SP

Será o responsável pela coleta de dados radiométricos em campo, bem como de seu processamento. Atuará como líder intelectual da equipe do CEPAGRI/UNTCAMP. Dará apoio no manusei dos sensores a serem utilizados em campo.

Rubens Lampareili Universidade de Campinas - TJNTCAMP Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura - CEPAGRI Cidade Universitária "Zeferino Vaz" 13083-970 Campinas SP

Dará apoio na aplicação de procedimentos estatísticos aos dados. Atuará também na etapa de processamento de imagens digitais.

Giampaolo Queiróz Pelegrino Universidade de Campinas - UMCAMP Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura - CEPAGRI Cidade Universitária "Zeferino Vai' 13083-970 Campinas SP

Apoiará o processamento das imagens digitais, incluindo todas as transformações necessárias para a aplicação dos testes estatísticos.

Carlos Alberto Soares de Almeida Universidade de Campinas - UNICAMP Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura - CEPAGRI Cidade Universitária "Zeferino Vaz" 13083-970 Campinas SP

Dará suporte técnico na implementação de rotinas visando o processamento dos dados. Proverá os meios necessários para as correções do efeito da atmosfera sobre os dados coletados em campo.

Maria Angela Fagnani Universidade de Campinas - UMCAMP Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura - CEPAGRI Cidade Universitária "Zeferino Vai' 13083-970 Campinas SP

Compatibilizará dados provindos de ambientes diferentes visando a aplicação dos algoritmos de correção.

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i$mtc-m12.sid.inpe.br/col/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.09.23/doc... · procurando identificar os seguintes itens de uma legenda de vegetação e de uso da terra: (1) Campo, (2)