RELAÇÕES ENTRE A CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA MAXVER E O ÍNDICE DE VEGETAÇÃO NDVI PARA IDENTIFICAÇÃO DAS CLASSES DE USO E OCUPAÇÃO DO SOLO NA BACIA HIDROGRÁFICA.

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1 RELAÇÕES ENTRE A CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA MAXVER E O ÍNDICE DE VEGETAÇÃO NDVI PARA IDENTIFICAÇÃO DAS CLASSES DE USO E OCUPAÇÃO DO SOLO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO DO PETIÇO - BOTUCATU (SP) Felipe de Souza Nogueira Tagliarini Bruno Timóteo Rodrigues Mikael Timóteo Rodrigues

2 INTRODUÇÃO A correta identificação de elementos do meio de forma prática e precisa é de grande importância dentro do planejamento ambiental; Importante o uso de ferramentas que facilitem o planejamento  Sensoriamento Remoto (SR); SR  Classificação de imagens  Mapas de uso e ocupação; Uma forma de classificação de imagens muito utilizada é classificação supervisionada pela Máxima Verossimilhança (MAXVER);

3 MAXVER  Permite associar cada pixel de uma imagem a um “rótulo”  Descrevendo um objeto real  Identificando um tipo de uso do solo; Outra metodologia empregada para identificação do uso de uma área é através de índices de vegetação  Destaque para o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI); NDVI  Medidas radiométricas adimensionais obtidos do comportamento espectral da vegetação; Representa atividade da vegetação, porcentagem de cobertura vegetal, teor de clorofila em plantas, radiação fotossinteticamente absorvida, entre outros.

4 OBJETIVO O objetivo foi caracterizar e comparar qualitativamente o método de classificação supervisionada MAXVER e parâmetros do índice de vegetação NDVI para determinar as classes de uso e ocupação do solo na bacia hidrográfica do Córrego do Petiço, Botucatu-SP, buscando estabelecer mais um mecanismo para o planejamento do uso da terra.

5 MATERIAIS E MÉTODOS Área de estudo: Figura 1 - Localização da bacia hidrográfica do Córrego do Petiço, Botucatu-SP.

6 Imagens de satélite: NDVI e MAXVER  Obtidos por imagens do satélite LANDSAT-8 sensor OLI  bandas 2, 3, 4, 5 e 8 de 13/08/2015; No SIG combinação da bandas BGR (2, 3 e 4)  Fusão com a banda 8  Melhor resolução  Melhor identificação das classes para a MAXVER; Para o cálculo do NDVI foram utilizadas as bandas 4 e 5;

7 BandasEspectro Resolução Espacial (m) Comprimento de Onda (µm) Banda 2Azul 300,45 - 0,51 Banda 3 Verde300,53 - 0,59 Banda 4 Vermelho300,64 - 0,67 Banda 5 Infravermelho Próximo 300,85 - 0,88 Banda 8Pancromático150,50 - 0,68 Tabela 1 - Descrição das bandas do satélite LANDSAT-8 utilizadas no estudo. Fonte: U.S. Department of the Interior/U.S. Geological Survey – USGS (2016).

8 NDVI: Para o cálculo do NDVI  Primeiro realizar a calibração radiométrica da imagem ou níveis de cinza da banda; Onde: Lλ = radiância espectral monocromática (W.m-2.sr-1.μm-1); ML = fator multiplicativo de cada banda, encontrado no arquivo metadados (RADIANCE_MULT_BAND_n, onde, n = número da banda); AL = coeficiente de adição encontrado no arquivo metadados (RADIANCE_ADD_BAND_n, onde, n = número da banda); e Qcal = números digitais (DN) correspondentes a cada banda da imagem.

9 Após a calibração dos níveis de cinza (ND) de cada banda  Foi realizada a correção atmosférica  E a correção da refletância em relação ao ângulo solar (elevação do Sol); Onde: ρλ = reflectância planetária, com correção do ângulo solar (elevação do sol); Mρ = fator multiplicativo de cada banda, encontrado no arquivo metadados (REFLECTANCE_MULT_BAND_n, onde, n = número da banda); Aρ = coeficiente de adição encontrado no arquivo metadados (REFLECTANCE_ADD_BAND_n, onde, n = número da banda); Qcal = números digitais (DN) correspondentes a cada banda da imagem; e θSE = ângulo de elevação solar presente no arquivo metadados.

10 Após a calibração dos níveis de cinza (ND) e a correção atmosférica  Foi estimado o NDVI; NDVI  Medida radiométrica adimensional  Possui valores que variam entre -1,0 a 1,0; Onde: NDVI = Índice de Vegetação por Diferença Normalizada; ρiv = refletância da banda do infravermelho próximo; e ρv = refletância da banda do vermelho.

11 MAXVER: Definição das amostras de treinamento  Representando as classes de uso e ocupação do solo na bacia; Foram escolhidas as classes de pixels correspondentes com cada uma das classes em diferentes pontos na imagem; Classes: Citrus, Corpos d’água, Mata Nativa, Pastagem, Reflorestamento, Solo Exposto e Várzea;

12 Após a realização da MAXVER  Pós- classificação com a extensão do Filtro Majoritário (Majority Filter); Majority Filter  “Limpeza” dos pixels classificados de forma equivocada  Eliminação de pontos isolados  Melhorando o grau de acurácia na classificação supervisionada.

13 RESULTADOS MAXVER  Obteve-se conjuntos de dados matriciais (pixels) de cada classe definida; Porém não se verifica subdivisões graduais  Apenas presença ou ausência; Nem mesmo usos como reflorestamento e solo exposto que possuem mudanças graduais foram perceptíveis; Possível notar conjunto de pixels isolados de um uso dentro de outro  Esses efeitos foram reduzidos pelo Majority Filter.

14 Figura 2 - Classes de uso e ocupação do solo na bacia do Córrego do Petiço, Botucatu-SP, utilizando o método MAXVER.

15 NDVI  O índice variou entre os valores de -0,67 a 0,70  Porém os mesmos foram reclassificados; -1 a 0  Intervalo formou uma única classe  Representa água superficial e solos expostos com alto teor de água; Valores acima de 0 foram classificados em intervalos de 0,05 até o valor máximo obtido  Desde solos impermeabilizados até culturas em diversos estádios de desenvolvimento;

16 Figura 3 - Mapa do índice de vegetação NDVI para a bacia do Córrego do Petiço, Botucatu-SP.

17 0,35 a 0,50  Pastagens com elevado vigor e bom estágio de desenvolvimento; 0,05 a 0,25  Várzea  Influência da água no solo  áreas alagadas  Menor vigor na vegetação; 0,20 a 0,40  Citrus  Baixo valor encontrado  Pode indicar um estado mais novo de desenvolvimento;

18 0,40 a 0,60  Vegetação Nativa  Mostra um bom estádio de desenvolvimento e elevado vigor; 0,55 a 0,70  Reflorestamento  Valores mais altos encontrados  Ilustra um índice vigoroso e em pleno desenvolvimento  Valores altos de NDVI  Maiores densidades de cobertura vegetal; Corpos d'água  Valores negativos; Solo Exposto  Pequenas manchas  Não foi corretamente identificadas no NDVI.

19 CONCLUÇÃO O NDVI apresentou-se qualitativamente melhor em relação a classificação supervisionada MAXVER; NDVI apresentou transições graduais entre as classes de uso e ocupação do solo  Mostrando diferentes estádios das culturas e vegetações; MAXVER  Indicou apenas ausência ou presença de determinada classe de uso; Assim como a MAXVER  NDVI pode ser considerado uma importante ferramenta  Dentro do planejamento de uso e ocupação do solo.

20 OBRIGADO!