Classificação da cobertura do solo com base em imagens RGB e multiespectrais obtidas por VANT para área de floresta seca
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.6.p4530-4458Palavras-chave:
Sensoriamento remoto, Random Forest, Drone, Semiárido, CaatingaResumo
A Caatinga Brasileira é um bioma que corresponde à uma das maiores Florestas Tropicais Sazonalmente Secas (FTSS) do mundo e o entendimento da cobertura do solo nesta área contribui para estudos voltados a preservação ambiental e a mitigação de impactos ambientais. Um dos desafios na classificação da cobertura do solo nessa área é a distinção entre os diferentes padrões vegetativos. Nesse contexto, surgem os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT’s) capazes de obter dados com alta resolução espacial e superar esta limitação. Esta pesquisa avalia a precisão da classificação da cobertura do solo através de dados obtidos a partir de VANT com câmera multiespectral embarcada. Duas abordagens utilizando o classificador Random Forest (RF) foram aplicadas, a primeira baseada nas bandas Red, Green, Nir e no NDVI obtidos da câmera multiespectral e a outra baseada nas bandas Red, Green, Blue e no NGRDI obtidos da câmera nativa do VANT. Os resultados das classificações foram avaliados com base em amostras de validação do modelo e indicam que a primeira abordagem apresentou o melhor desempenho com Acurácia Global de 95,33% e Coeficiente kappa de 93,33%. A varível mais importante, segundo índice MDG, foi o NDVI, o que mostra a importância do uso de índices de vegetação para realçar as características vegetativas. A partir dos resultados, conclui-se que o uso de VANT com a câmera Mapir Survey 3w embarcada é uma ferramenta eficiente para classificação da cobertura do solo na Caatinga, com alta capacidade de distinção dos padrões vegetativos.
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