Monitoramento de propriedades rurais através de dados multisensores em nível orbital Monitoring of rural properties using multisensor satellite data

Resumo

O presente estudo teve como objetivo realizar uma análise temporal das áreas alteradas em uma propriedade rural (Fazenda Santo Antônio do Jurigue), localizada no estado do Mato Grosso, por meio de dados de multisensores ao longo de 6 anos. Foram utilizadas imagens dos sensores: HRC/ CBERS-2B, ETM+/Landsat 7 e TM/Landsat-5 para análise temporal dos anos de 2002, 2004, 2006 e 2008. Após as etapas de pré-processamento realizadas nas imagens, foi aplicado o método de classificação supervisionada por máxima verossimilhança. Na imagem do ano de 2008, foi também aplicado o método de fusão de imagens IHS e o método de classificação orientada a objetos com o intuito de discriminar melhor o uso da terra da área de estudo, comparando seus resultados temáticos àqueles obtidos pela classificação por máxima verossimilhança. Os valores obtidos foram tabulados, verificando que no ano de 2002, 33,43% da cobertura vegetal da propriedade já havia sido alterado, percentual esse que aumentou para 40,32% em 2004, 51,85% em 2006. Em 2008 essa conversão da tipologia vegetal natural atingiu valores de 60,69% através da análise da classificação supervisionada por máxima verossimilhança e de 70,64% para a classificação orientada a objetos. O método de classificação orientada a objetos foi o que apresentou resultados finais mais promissores, possibilitados pelo uso de dados de alta resolução do sensor HRC do satélite CBERS-2B.

Abstract

This study aimed to perform a temporal analysis of the rural property (Santo Antonio do Jurigue Farm), located in Mato Grosso by means of multisensor data over 6 years. We used images from the sensors: HRC/CBERS-2B, ETM+/Landsat 7 and TM/Landsat-5 for temporal analysis of the years 2002, 2004, 2006 and 2008. After the preprocessing steps performed on the images was applied the method of maximum likelihood of supervised classification. In the image of 2008 was also applied the method of image fusion IHS classification and object-oriented in order to better discriminate the land use of the study area, comparing their results to those obtained by thematic classification by maximum likelihood. The values were tabulated, noting that in 2002, 33.43% of the vegetation of the structure had been changed, this percentage increased to 40.32% in 2004, 51.85% in 2006. In 2008 the conversion of natural vegetation type values up to 60.69% by analysis of supervised classification using maximum likelihood and 70.64% for object-oriented classification. The method of object-orientad classification showed the most promissing final results enabled by the use of high-resolution data of the sensor HRC satellite CBERS-2B.