universidade federal do espÍrito santo programa de pÓs-graduaÇÃo em engenharia ambiental...
TRANSCRIPT
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTOPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AMBIENTALGEOMÁTICA APLICADA A RECURSOS HÍDRICOS
DEFINIÇÃO DE CLASSES DE USO DO SOLO PARA A SUB-DEFINIÇÃO DE CLASSES DE USO DO SOLO PARA A SUB-BACIA DO CÓRREGO DO GORDO, DOMINGOS MARTINS-BACIA DO CÓRREGO DO GORDO, DOMINGOS MARTINS-
ES, UTILIZANDO TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO.ES, UTILIZANDO TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO.
MARCOS EUGÊNIO PIRES DE AZEVEDO LOPES MARCOS EUGÊNIO PIRES DE AZEVEDO LOPES TERESA S. AQUIJE CHACALTANATERESA S. AQUIJE CHACALTANA
ESTRUTURA DE APRESENTAÇÃOESTRUTURA DE APRESENTAÇÃO
IntroduçãoIntrodução
ObjetivoObjetivo
Materiais e MétodosMateriais e Métodos
Resultados e DiscussãoResultados e Discussão
ConclusõesConclusões
IntroduçãoIntrodução
Sensoriamento Remoto – imagens de satélite para estudos ambientais;
Classificação supervisionada e não-supervisionada;
Sub-bacia do Córrego do Gordo, Domingos Martins-ES.
ObjetivoObjetivo
Realizar a classificação supervisionada e não-Realizar a classificação supervisionada e não-
supervisionada da sub-bacia do Córrego do supervisionada da sub-bacia do Córrego do
Gordo, Domingos Martins-ES, comparando as Gordo, Domingos Martins-ES, comparando as
metodologias utilizadas.metodologias utilizadas.
Materiais e MétodosMateriais e Métodos
Área de estudoÁrea de estudo
Sensoriamento RemotoSensoriamento Remoto
Classificação não-supervisionadaClassificação não-supervisionada
Classificação supervisionadaClassificação supervisionada
Figura 1 - Localização do municipio de Domingos Martins-
ES e da sub-bacia do Córrego do Gordo.
20°0'0"S
0 110 22055
km
40°0'0"W
Espírito Santo
Dominos Martins
Bacia Córrego do Gordo
326920.250019
326920.250019
329467.850019
329467.850019
77
453
73.6
161
98
77
453
73.6
161
98
77
469
02.6
161
98
77
469
02.6
161
98
77
484
31.6
161
98
77
484
31.6
161
98
77
499
60.6
161
98
77
499
60.6
161
98
0 0.6 1.2 1.8 2.40.3Km
5
Legenda
Ordem 1
Ordem 2
Ordem 3
Ordem 4
Limite da Bacia
Amplitude altimétrica em torno de 600 m;
Clima tropical de altitude, temperatura máxima 28°C e mínima de 8°C, média anual próxima dos 18°C;
Lat. 20º 21’ 05’’ e 20º 22’ 55’’ S Long. 40º 37’ 30’’ e 40º 40’ 45’’ W;
Drena parte do município de Domingos Martins, dentro de sua área urbana;
Cobertura vegetal caracterizada por poucas reservas de Mata Atlântica, principalmente nas áreas de maior altitude.
Figura 2 - Imagens do satélite LANDSAT 7, abrangendo o município de Domingos Martins-ES, com resolução espacial de 30 metros, coletadas em 08 de dezembro de 2002. a) Imagem colorida e b) Imagem em falsa cor.
b) Imagem em falsa cor: Banda 2 verde Banda 3 vermelho e Banda 4 infravermelho
a) Imagem colorida:Banda 1 azulBanda 2 verde eBanda 3 vermelho
•ERDAS IMAGINE 8.5 - realização das
classificações supervisionada e não
supervisionada.
Softwares utilizados
•ARCGIS 8.3 - geração dos mapas de
saída.
• Assinaturas espectrais baseadas em uma imagem
de composição colorida, estabelecendo sete amostras
para cada classe pretendida: vegetação, pastagem,
solo exposto, área urbana e sombra;
• A classificação foi desenvolvida por três diferentes
métodos: distância mínima (Minimum Distance),
máxima verossimilhança (Maximum Likelihood) e
distância de Mahalanobis (Mahalanobis Distance).
Reclassificacao classesVegetacao,etc.
ERDAS IMAGINE8.5
Região Colorida normal
Signature Editor
Assinaturas Espectrais
MahalanobisDistance
Maximum Likelihood
MinimumDistance
Bandas azul, verde vermelha
Classificação SupervisionadaSub-bacia Córrego do Gordo
7 amostras paracada classe
Supervised Classification
ARCGIS 8.3Limite_rasterRaster Calculation
• Os pixels nas áreas de treinamento foram submetidos ao algoritmo de agrupamento Isodata, que determinou a agregação natural dos dados, com base em imagens de composição da área de estudo (colorida e falsa cor);
• Foram utilizadas vinte e quatro iterações, definidas como o número de repetições do processo, onde a cada iteração os pixels são recalculados e reclassificados, assumindo os novos valores médios;
• Foram estabelecidas trinta e cinco classes para o algoritmo efetuar o agrupamento e estas posteriormente foram reagrupadas no aplicativo ARCGIS 8.3 em cinco classes distintas: sombra, vegetação, pastagem, solo exposto e área urbana.
ERDAS IMAGINE8.5
Região Colorida Falsa Cor
Classificação não supervisionada
ARCGIS 8.3
Classificação não supervisionada
Limite_raster
UnsupervisedClassification
Classificação não supervisionadaSub-bacia Córrego do Gordo
Bandas verde, vermelha e infravermelha
N de Classes 15Iterações 24
Flicker
Reclassificacao classesVegetacao,etc.
Raster Calculation
Resultados e DiscussãoResultados e Discussão
Resultados e DiscussãoResultados e Discussão
Figura 3 – Pontos georreferenciados (GPS) utilizados para verificar a veracidade dos mapas gerados.
326598.088921
326598.088921
329145.688921
329145.688921
77
45
078.
21
4576
77
45
078.
21
4576
77
46
607.
21
4576
77
46
607.
21
4576
77
48
136.
21
4576
77
48
136.
21
4576
77
49
665.
21
4576
77
49
665.
21
4576
0 0.6 1.2 1.8 2.40.3Km
5
31
2
8
7 4
56
Legenda
Pontos GPS
(1) Hospital Dr. Arthur Gerhardt
(2) Hotel/Orfanato
(3) Praça Domingos José Martins
(4) Córrego
(5) Córrego do Gordo I
(6) Cesan
(7) Córrego do Gordo II
(8) Fábrica Refrigerantes Coroa
324920
324920
326420
326420
327920
327920
329420
329420
77
443
34
77
458
34
77
458
34
77
473
34
77
473
34
77
488
34
77
488
34
/0 1,400 2,800700
m
Uso do solo
Sombra
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Figura 4 – Mapa de uso do solo obtido pela classificação não-supervisionada.
324920
324920
326420
326420
327920
327920
329420
3294207
74
4334
77
458
34
77
458
34
77
473
34
77
473
34
77
488
34
77
488
34
/0 1,400 2,800700
m
Uso do solo
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
Figura 5 - Mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da mínima distância.
324920
324920
326420
326420
327920
327920
329420
329420
77
443
34
77
458
34
77
458
34
77
473
34
77
473
34
77
488
34
77
488
34
/0 1,400 2,800700
m
Uso do solo
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
Figura 6 - Mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da distância Mahalanobis.
324920
324920
326420
326420
327920
327920
329420
329420
77
443
34
77
458
34
77
458
34
77
473
34
77
473
34
77
488
34
77
488
34
/0 1,400 2,800700
m
Uso do solo
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
Figura 7 - Mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da Máxima verossimilhança.
324920
324920
326420
326420
327920
327920
329420
329420
77
443
34
77
458
34
77
458
34
77
473
34
77
473
34
77
488
34
77
488
34
/0 1,400 2,800700
m
Uso do solo
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
Figura 8 – Comparação entre o mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da mínima distância e a imagem de satélite.
ConclusõesConclusões
Os resultados apresentados pela classificação supervisionada Os resultados apresentados pela classificação supervisionada segundo o método da distância mínima, apesar de algumas segundo o método da distância mínima, apesar de algumas limitações intrínsecas à metodologia, descreveram de forma limitações intrínsecas à metodologia, descreveram de forma satisfatória, a área em estudo;satisfatória, a área em estudo;
A metodologia desenvolvida no presente trabalho permite a A metodologia desenvolvida no presente trabalho permite a replicação em diferentes áreas de interesse, provendo replicação em diferentes áreas de interesse, provendo consistente banco de dados digitais georeferenciados.consistente banco de dados digitais georeferenciados.
A visita a campo foi determinante para a avaliação dos A visita a campo foi determinante para a avaliação dos métodos e confirmação da veracidade dos resultados obtidos métodos e confirmação da veracidade dos resultados obtidos nas classificações;nas classificações;
O presente trabalho corrobora a importância do O presente trabalho corrobora a importância do Sensoriamento Remoto para subsidiar análises e estudos Sensoriamento Remoto para subsidiar análises e estudos ambientais permitindo tomadas de decisão coerentes e ambientais permitindo tomadas de decisão coerentes e apropriadas no contexto da gestão sustentável dos recursos apropriadas no contexto da gestão sustentável dos recursos naturais;naturais;
