Detecção de mudanças na cobertura vegetal natural do Cerrado por meio de dados de radar (Sentinel-1A) e plataforma Google Earth Engine

A detecção de mudanças na cobertura vegetal natural do Cerrado vem sendoconduzida por meio de imagens orbitais ópticas. Com a disponibilização semcustos das imagens de radar do satélite Sentinel-1A, o monitoramentocontínuo e em tempo quase real de mudanças na sua cobertura vegetalnatural tornou-se u...

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Published in:Sociedade & natureza : revista do Departamento de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia 2019-12, Vol.31
Main Authors: Rodrigues, Thaise da Silva, Sano, Edson Eyji, Prieto, Juan Doblas, De Almeida, Tati, Chaves, Joselisa Maria
Format: Article
Language:English
Subjects:
oeste da bahia
retroespalhamento
savana
sensoriamento remoto
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Description
Summary:A detecção de mudanças na cobertura vegetal natural do Cerrado vem sendoconduzida por meio de imagens orbitais ópticas. Com a disponibilização semcustos das imagens de radar do satélite Sentinel-1A, o monitoramentocontínuo e em tempo quase real de mudanças na sua cobertura vegetalnatural tornou-se uma realidade. O objetivo desse estudo é analisar opotencial das imagens do satélite Sentinel-1A para detecção de mudanças nacobertura vegetal natural do Cerrado para fins de fiscalização e controle dedesmatamentos ilegais. A área-teste selecionada foi o Oeste da Bahia. Foramconsideradas duas cenas do Sentinel-1A obtidas em 03 de outubro de 2016(T0) e 27 de outubro de 2017 (T1) na banda C, resolução espacial de 20metros e polarizações VV e VH. Um conjunto de 159 polígonos dedesmatamento identificados em oito cenas do satélite Landsat-8 OperationalLand Imager (OLI) de 2016 e 2017 foram utilizados como áreas detreinamento para definir os coeficientes de retroespalhamento () típicos deáreas de mudanças na cobertura vegetal natural da área-teste. O potencial dedetecção de mudanças foi analisado por meio de gráficos boxplot envolvendovalores de  derivados da razão T1/T0 (sem filtragem e processados pelosfiltros Refined Lee e Quegan & Yu). Foram considerados três limiares demudança para cada polarização. Todo o processamento de imagens de radarfoi realizado na plataforma Google Earth Engine. O melhor resultado foiobtido para a combinação VH, Refined Lee e limiar 0,60, a qual apresentou95% de acurácia e 39% de omissão.
ISSN:0103-1570
1982-4513
DOI:10.14393/SN-v31-2019-46315