IDENTIFICAÇÃO DE CLASSES DE COBERTURA DA TERRA NA AMAZÔNIA UTILIZANDO IMAGENS ALOS/PALSAR E CLASSIFICAÇÃO ORIENTADA A OBJETO

Atualmente o sensoriamento remoto por microondas, aplicado ao monitoramento do meio ambiente, tem ganhado grande atenção. O monitoramento da cobertura e do uso da terra em ambientes tropicais é necessário para conhecer os padrões de uso e identificar os agentes que promovem as modificações nessas superfícies. O objetivo principal do trabalho é utilizar a classificação orientada a objetos em imagens de radar de abertura sintética, em banda L, identificando e quantificando as seguintes classes de cobertura e uso da terra: floresta primária, floresta degradada (florestas degradadas e secundárias), solo exposto e agricultura (agricultura e pastagens). Uma cena polarimétrica ALOS/PALSAR (modo FBD, nível de processamento 1,5), adquirida em 20 de agosto de 2007, foi utilizada nesse trabalho. Foi aplicado o filtro de ruído speckle Gamma (janela 5x5) sobre as imagens no formato amplitude. A classificação orientada a objetos foi realizada utilizando o software Defines. Segmentação multiresolução e lógica booleana foram os principais padrões empregados. A área de estudo abrange parte do município de Cláudia, localizada na região norte do estado de Mato Grosso, na Amazônia brasileira. Dados da área de estudo, obtidos pelos projetos PRODES, DETER e imagens Landsat 5/TM, foram utilizados para avaliar as classificações. Uma matriz de confusão foi empregada para avaliar a acurácia da classificação através do índice de concordância Kappa e acurácia global. Resultados iniciais indicam que, desconsiderando a informação de fase, a imagem de polarização cruzada (horizontal - vertical) promove a melhor distinção entre as classes de uso e cobertura da terra, especialmente entre floresta primária, degradada (áreas recentemente desflorestadas) e floresta secundária.