Utilização do Sensoriamento RemotoUtilização do Sensoriamento Remoto para a classificação do uso do solo na sub-para a classificação do uso do solo na sub-
bacia dobacia do Córrego Santa Isabel, braço Norte do Rio Córrego Santa Isabel, braço Norte do Rio
Jucu,Jucu, Domingos Martins, ESDomingos Martins, ES
Prof. Alexandre Rosa dos SantosProf. Alexandre Rosa dos Santos
ELENE ZAVOUDAKISELENE ZAVOUDAKISLÍVIA MARIA ALBERTASSE TULLILÍVIA MARIA ALBERTASSE TULLIVANUZA PRATTI CRISTELOVANUZA PRATTI CRISTELO
SUMÁRIOSUMÁRIO
Introdução
Justificativa
Objetivo
Revisão Bibliográfica
Metodologia
Resultados
Conclusões
INTRODUÇÃO
Imagens de satélite em estudos ambientais
Identificação
Caracterização
Classificação
JUSTIFICATIVA
A sub-bacia hidrográfica do Córrego Santa Isabel:
Região serrana;
Vocação eminentemente agrícola;
Corta o distrito urbano;
Abastece parte da região metropolitana da Grande Vitória.
OBJETIVO
Realizar a classificação não
supervisionada e supervisionada da
sub-bacia do Córrego Santa Isabel,
Domingos Martins, ES e avaliar as
metodologias utilizadas.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Sensoriamento Remoto é a utilização conjunta de
modernos sensores, equipamentos para
processamento de dados, equipamentos de
transmissão de dados, aeronaves, espaçonaves etc.,
com o objetivo de estudar o ambiente terrestre,
através do registro e análise das interações
eletromagnéticas e as substâncias componentes do
planeta Terra em suas mais diversas manifestações.
(Novo, l989)
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Classificação, em Sensoriamento Remoto, significa
a associação de pontos de uma imagem em uma
classe ou grupo, por exemplo, água, cultura, área
urbana, reflorestamento, cerrado, etc., ou ainda
processo de reconhecimento de classes ou grupos
cujos membros exibem características comuns.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Classificação Não Supervisionada
A classificação não supervisionada é um método em
que os padrões de resposta espectral dominantes
que ocorrem em uma imagem são extraídos e essas
classes de informação são identificadas através de
confirmações no terreno.
ERDAS IMAGINE 8.5:
Isodata.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Classificação Supervisionada
A classificação supervisionada utiliza algoritmos cujo
reconhecimento dos padrões espectrais na imagem
se faz com base numa amostra de treinamento que é
fornecida pelo sistema de classificação pelo analista.
ERDAS IMAGINE 8.5:
método da distância mínima;
máxima verossimilhança;
método da distância de Mahalanobis.
MATERIAL E MÉTODOSMATERIAL E MÉTODOS
ÁREA EM ESTUDO ÁREA EM ESTUDO
Centro-Sul do ES;Centro-Sul do ES;Latitudes: 20º 30’ 20’’ e 20º 30’ 25’’ S;Latitudes: 20º 30’ 20’’ e 20º 30’ 25’’ S;Longitudes: 40º 45’ 35’’ e 40º 45’ 40’’ W;Longitudes: 40º 45’ 35’’ e 40º 45’ 40’’ W;Área de drenagem = 579,5 ha;Área de drenagem = 579,5 ha;Amplitude altimétrica = ~ 600 m;Amplitude altimétrica = ~ 600 m;Clima: tropical de altitude; Clima: tropical de altitude; Temperatura média anual: ~18°C; Temperatura média anual: ~18°C; Mínima absoluta: < 7°C;Mínima absoluta: < 7°C;Vegetação original: Mata Atlântica.Vegetação original: Mata Atlântica.
40°0'0"W
40°0'0"W
20°0'0"S 20°0'0"S
0 110,000 220,000 330,00055,000m
Espirito Santo
Domingos Martins
Bacia Córrego Santa Isabel
MATERIAL E MÉTODOSMATERIAL E MÉTODOSClassificação não supervisionadaClassificação não supervisionada
ERDAS
IMAGINE 8.5
Região colorida falsa cor
Cns
Classificação não
supervisionada para a
sub-bacia do córrego
Santa Isabel
Unsupervised
Classificatio
n
Bandas verde (2), vermelha
(3) e infravermelha
(4).
Cns_Csi
Numero de Classes: 15
Iterações máximas: 24
ARCGIS 8.3 Flicker
Limite_raster
Raster calculation
Reclassificação
nas classes:VegetaçãoPastagemÁrea urbanaSolo expostoSombra
MATERIAL E MÉTODOSMATERIAL E MÉTODOSClassificação supervisionadaClassificação supervisionada
ERDAS
IMAGINE 8.5
Região colorida normal
Classificação supervisiona
da para a sub-bacia do
córrego Santa Isabel
Signature
Editor
Bandas azul (1), verde(2) e vermelha
(3).
Limite_raster
Raster calculation
Assinaturas
espectrais
Desenvolvimento de sete amostras para
cada classe.
Supervised Classificatio
n
ARCGIS 8.3
Máxima Verossimilhanç
a
Distância MinimaReclassificação
nas classes:VegetaçãoPastagemÁrea urbanaSolo expostoSombra
Distância de Mahalanobis
MAPAS DE CLASSIFICAÇÃOMAPAS DE CLASSIFICAÇÃO
329575
329575
330775
330775
331975
331975
333175
33317577
43
57
3
77
43
57
3
77
44
22
3
77
44
22
3
77
44
87
3
77
44
87
3
77
45
52
3
77
45
52
3
77
46
17
3
77
46
17
3
77
46
82
3
77
46
82
3
77
47
47
3
77
47
47
3
77
48
12
3
77
48
12
3
0 775 1,550387.5 m
®
Classes
Sombra
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Figura 4. Uso e ocupação do solo da sub-bacia do Córrego Santa Isabel, usando o método de classificação não supervisionada, para dezembro de 2002.
329575
329575
330775
330775
331975
331975
333175
33317577
43
57
3
77
43
57
3
77
44
22
3
77
44
22
3
77
44
87
3
77
44
87
3
77
45
52
3
77
45
52
3
77
46
17
3
77
46
17
3
77
46
82
3
77
46
82
3
77
47
47
3
77
47
47
3
77
48
12
3
77
48
12
3
0 760 1,520380 m
®
Classes
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
Figura 5. Uso e ocupação do solo da sub-bacia do Córrego Santa Isabel, usando o método de classificação supervisionada da máxima verossimilhança, para dezembro de 2002.
329575
329575
330775
330775
331975
331975
333175
33317577
43
57
3
77
43
57
3
77
44
22
3
77
44
22
3
77
44
87
3
77
44
87
3
77
45
52
3
77
45
52
3
77
46
17
3
77
46
17
3
77
46
82
3
77
46
82
3
77
47
47
3
77
47
47
3
77
48
12
3
77
48
12
3
Classes
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
0 750 1,500375 m
®
Figura 6. Uso e ocupação do solo da sub-bacia do Córrego Santa Isabel, usando o método de classificação supervisionada da distância mínima, para dezembro de 2002.
329575
329575
330775
330775
331975
331975
333175
333175774
35
73
774
35
73
774
42
23
774
42
23
774
48
73
774
48
73
774
55
23
774
55
23
774
61
73
774
61
73
774
68
23
774
68
23
774
74
73
774
74
73
774
81
23
774
81
23
0 750 1,500375 m
®
Classes
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
Figura 7. Uso e ocupação do solo da sub-bacia do Córrego Santa Isabel, usando o método de classificação supervisionada da distância de Mahalanobis, para dezembro de 2002.
329575
329575
330775
330775
331975
331975
333175
33317577
43
57
3
77
43
57
3
77
44
22
3
77
44
22
3
77
44
87
3
77
44
87
3
77
45
52
3
77
45
52
3
77
46
17
3
77
46
17
3
77
46
82
3
77
46
82
3
77
47
47
3
77
47
47
3
77
48
12
3
77
48
12
3
0 760 1,520380 m
®
Classes
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra329575
329575
330775
330775
331975
331975
333175
33317577
43
57
3
77
43
57
3
77
44
22
3
77
44
22
3
77
44
87
3
77
44
87
3
77
45
52
3
77
45
52
3
77
46
17
3
77
46
17
3
77
46
82
3
77
46
82
3
77
47
47
3
77
47
47
3
77
48
12
3
77
48
12
3
Classes
Vegetação
Pastagem
Solo exposto
Área urbana
Sombra
0 750 1,500375 m
®Método da Distância Mínima
Método da Máxima Verossimilhança
RESULTADOSRESULTADOS
Para a classificação supervisionada, o método da distância mínima apresentou os melhores resultados, maior representatividade das observações de campo.
A sub-bacia mostrou predominância de áreas de vegetação nas duas classificações, supervisionada e não supervisionada, apresentando similaridades entre as classes de vegetação, pastagem e sombra, para as duas classificações.
Para as classes de solo exposto e área urbana, as classificações se mostraram contraditórias.
CONCLUSÕESCONCLUSÕES
Os resultados apresentados pela classificação supervisionada segundo o método da distância mínima descreveram de forma satisfatória a área em estudo.
A visita a campo foi determinante para a avaliação dos métodos e confirmação da veracidade dos resultados obtidos nas classificações.
O Sensoriamento Remoto se constitui uma importante ferramenta para subsidiar análises e estudos ambientais permitindo tomadas de decisão coerentes e apropriadas no contexto da gestão sustentável dos recursos naturais.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASREFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Domingos Martins. SF-24 -V-A-III-4. Rio de Janeiro, 1978. (Mapa na escala 1:50.000).
MOREIRA, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e metodologias de aplicação. 2. ed. Viçosa: UFV, 2003.
NOVO, E. M. L. M. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. São Paulo: Editora Edgard Blücher Ltda, 1989.
SILVA, A. B. Sistemas de Informações Geo-referenciadas: Conceitos e fundamentos. Campinas: UNICAMP, 2003. 236p.
FINEFINE !!
Figura 2. Pontos coletados na sub-bacia do Córrego Santa Isabel, Domingos Martins, ES.
329423.131990
329423.131990
331266.731990
331266.731990
333110.331990
333110.331990
7744
440
.68
33
16
7744
440
.68
33
16
7745
568
.24
08
97
7745
568
.24
08
97
7746
695
.79
84
78
7746
695
.79
84
78
7747
823
.35
60
59
7747
823
.35
60
59
.0 1,000 2,000500
m
Biquinha João Rosemberg
Igreja Matriz de Santa Isabel
Entrada de Santa Isabel
Vila Isabel Esporte Clube
Extinta Granja Santa Isabel
Marmoaria e Oficina Mecânica
Hotel Restaurante Vista Linda
Rio da Montanha
Rio Jucu Braço Norte
Ponte Afluente
Ordem 1
Ordem 2
Ordem 3
Limite da Bacia
Figura 1. Imagem colorida falsa cor do quadrante onde se localiza a sub-bacia do Córrego Santa Isabel, Domingos Martins, ES.
Figura 3. Imagem colorida normal do quadrante onde se localiza a sub-bacia do Córrego Santa Isabel, Domingos Martins, ES.
Figura 2. Pontos coletados na sub-bacia do Córrego Santa Isabel, Domingos Martins, ES.
329423.131990
329423.131990
331266.731990
331266.731990
333110.331990
333110.331990
7744
440
.68
33
16
7744
440
.68
33
16
7745
568
.24
08
97
7745
568
.24
08
97
7746
695
.79
84
78
7746
695
.79
84
78
7747
823
.35
60
59
7747
823
.35
60
59
.0 1,000 2,000500
m
Biquinha João Rosemberg
Igreja Matriz de Santa Isabel
Entrada de Santa Isabel
Vila Isabel Esporte Clube
Extinta Granja Santa Isabel
Marmoaria e Oficina Mecânica
Hotel Restaurante Vista Linda
Rio da Montanha
Rio Jucu Braço Norte
Ponte Afluente
Ordem 1
Ordem 2
Ordem 3
Limite da Bacia
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