Aplicação do método de identificação espectral para imagens do sensor ASTER em ambiente de cerrado
AUTOR(ES)
Carvalho Júnior, Osmar Abílio de, Guimarães, Renato Fontes, Martins, Éder de Souza, Carvalho, Ana Paula Ferreira de, Gomes, Roberto Arnaldo Trancoso
FONTE
Revista Brasileira de Geofísica
DATA DE PUBLICAÇÃO
2005-06
RESUMO
As técnicas de análise espectral permitem uma boa estimativa para a identificação do material procurado pela similaridade entre a curva de referência e a da imagem. Inicialmente os classificadores espectrais foram desenvolvidos para análise de imagens de sensores hiperespectrais. No entanto, vários trabalhos vêm demonstrando bons resultados para a aplicação dessas técnicas em imagens multiespectrais. O presente trabalho possui como objetivo testar o classificador espectral denominado Método de Identificação Espectral (MIE) para imagens multiespectrais do sensor ASTER. O MIE fornece um novo índice de similaridade e três estimativas segundo níveis de significância das possíveis áreas do material procurado. Esse método fundamenta-se no procedimento estatístico ANOVA e no classificador espectral Spectral Correlation Mapper (SCM). Essa informação pode ser utilizada para avaliar o grau de correlação dos materiais em análise, sendo útil em uma análise exploratória. A vantagem desse método é que permite validar estatisticamente a existência do elemento procurado conforme um nível de significância. O método foi aplicado na imagem ASTER referente à área do campo de instrução militar de formosa situada no município de Formosa (GO) próxima ao Distrito Federal. As imagens utilizadas (VNIR e SWIR) foram adquiridas já corrigidas do efeito atmosférico. Duplicando o tamanho dos pixels da imagem SWIR foi feita a união entre as resoluções espaciais entre as imagens VNIR e SWIR. Os membros finais da área de estudo foram detectados através da seguinte seqüência: redução espectral pela transformação MNF (Minimum Noise Fraction), redução espacial pelo índice de pureza de pixel (PPI) e pelo visualizador n-dimensional. A partir dos membros finais referentes à vegetação fotossinteticamente ativa, vegetação não fotossiteticamente ativa e solo realizou-se a classificação. Esta metodologia permitiu identificar os principais cenários na área de estudo.
ASSUNTO(S)
sensoriamento remoto processamento de imagem classificador espectral
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