Utilização de imagens SAR na classificação de formações florestais brasileiras
DOI:
https://doi.org/10.5902/1980509837586Palavras-chave:
Sensoriamento remoto, Vegetação, Radar de abertura sintética, Algoritmo classificadorResumo
O Brasil tem uma vasta área territorial com várias tipologias florestais compostas por diferentes fisionomias. É necessário o mapeamento das áreas de florestas no país, com o intuito de se conhecer sua distribuição espacial, bem como de avaliar sua dinâmica de expansão ou redução. Uma forma eficiente e confiável de se obter tais informações se dá por meio de técnicas de sensoriamento remoto, podendo ser aplicado o imageamento por radar (micro-ondas), que por sua vez tem sido o foco de muitos pesquisadores. Sendo assim, o objetivo do presente estudo é reunir as produções científicas relacionadas à utilização de imagens de radar aplicadas ao mapeamento das diferentes florestas no Brasil, analisando as mais recentes abordagens e técnicas de classificação. Notou-se uma significativa aplicação de imagens SAR em florestas do bioma Amazônia, principalmente para a detecção do desmatamento. As imagens do sistema do radar de banda L do ALOS/PALSAR foram as mais utilizadas nos mapeamentos das tipologias florestais, associadas a vários algoritmos classificadores, tais como: Iterated Conditional Modes, Máxima Verossimilhança e random forest. Os tipos de dados trabalhados nas classificações variaram de acordo com a capacidade polarimétrica de cada imagem, com destaque à maior utilização dos coeficientes de retroespalhamento e atributos extraídos das decomposições de suas matrizes. Observou-se ainda que a maioria dos trabalhos relacionaram os dados SAR com os obtidos por sensores ópticos. Portanto, o presente estudo possibilitou reunir várias aplicações de técnicas de classificação para a discriminação de diferentes formações florestais no Brasil utilizando o imageamento por micro-ondas, indicando a potencialidade dos vários classificadores nos dados SAR, mostrando que os sistemas de radar são uma importante tecnologia utilizada para o mapeamento de florestas no país.
Downloads
Referências
ABOUD NETA, S. R.; FREITAS, C. C.; DUTRA, L. V. Uso de imagens ALOS/PALSAR multipolarizadas para detecção de incremento de desflorestamento na Amazônia. Revista Brasileira de Cartografia, Uberlândia, v. 62, p. 417-431, 2010.
ALMEIDA‐FILHO, R. et al. Detecting deforestation with multitemporal L‐band SAR imagery: a case study in western Brazilian Amazônia. International Journal of Remote Sensing, Abingdon, v. 28, n. 6, p. 1383-1390, 2007.
CARREIRAS, J. M. B. et al. Mapping major land cover types and retrieving the age of secondary forests in the Brazilian Amazon by combining single-date optical and radar remote sensing data. Remote Sensing of Environment, Amsterdam, v. 194, p. 16-32, 2017.
CLOUDE, S. R.; POTTIER, E. An entropy based classification scheme for land applications of polarimetric SAR. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, New York, v. 35, p. 68-78, 1997.
CREMON, É. H.; ROSSETTI, D. de F.; ZANI, H. Classification of vegetation over a residual megafan landform in the amazonian lowland based on optical and SAR imagery. Remote Sensing, Basel, v. 6, p. 10931-10946, 2014.
DINIZ, J. M. F. de S. Avaliação do potencial dos dados polarimétricos Sentinel-1A para mapeamento do uso e cobertura da terra na região de Ariquemes-RO. 2019. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, 2019.
EVANS, T. L. et al. Large-scale habitat mapping of the Brazilian Pantanal wetland: a synthetic aperture radar approach. Remote Sensing of Environment, Amsterdam, v. 155, p. 89-108, 2014.
EVANS, T. L. et al. A SAR fine and medium spatial resolution approach for mapping the Brazilian Pantanal. Geografia, Rio Claro, v. 38, p. 25-43, 2013.
FREEMAN, A.; DURDEN, S. L. A. A three component scattering model for polarimetric SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, New York, v. 36, n. 3, p. 963-973, 1998.
FREITAS, C. et al. Land Use and Land Cover Mapping in the Brazilian Amazon Using Polarimetric Airborne P-Band SAR Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, New York, v. 46, p. 2956-2970, 2008.
FREITAS, D. M. de; SANO, E. E.; SOUZA, R. A. de. Potencial das imagens multipolarizadas do satélite ALOS/PALSAR na discriminação de cobertura vegetal do bioma pantanal: estudo de caso na região do médio Taquari, MS. Revista Brasileira de Cartografia, Uberlândia, v. 66, n. 2, p. 209-221, 2014.
GUERRA, J. B.; MURA, J. C.; FREITAS, C. C. Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L. Acta Amazonica, Manaus, v. 40, n. 3, p. 557-566, 2010.
HAGENSIEKER, R. et al. Tropical land use land cover mapping in Pará (Brazil) using discriminative Markov random fields and multi-temporal TerraSAR-X data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Amsterdam, v. 63, p. 244-256, 2017.
HAGENSIEKER, R.; WASKE, B. Evaluation of Multi-Frequency SAR Images for Tropical Land Cover Mapping. Remote Sensing, Basel, v. 10, p. 257, 2018.
HENDERSON, F. M.; LEWIS, A. J. (ed). Principles and Applications of Imaging Radar. Manual of Remote Sensing. 3rd ed. New York: John Wiley, 1998. v. 2.
JOSHI, N. et al. A review of the application of optical and radar remote sensing data fusion to land use mapping and monitoring. Remote Sensing, Basel, v. 8, n. 1, p. 70, 2016.
KUPLICH, T. M. A vegetação através de dados SAR. In: PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M. (ed.). Sensoriamento remoto da vegetação. 2. ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2012. p. 113-133.
LI, G. et al. A comparative analysis of ALOS PALSAR L-band and RADARSAT-2 C-band data for land-cover classification in a tropical moist region. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, v. 70, p. 26-38, 2012.
LIESENBERG, V.; GLOAGUEN, R. Evaluating SAR polarization modes at L-band for forest classification purposes in Eastern Amazon, Brazil. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Amsterdam, v. 21, p. 122-135, 2013.
LU, D. et al. Comparative analysis of approaches for successional vegetation classification in the Brazilian Amazon. GIScience & Remote Sensing, Abingdon, v. 51, n. 6, p. 695-709, 2014.
MARTONE, M. et al. The global forest/non-forest map from TanDEM-X interferometric SAR data. Remote Sensing of Environment, Amsterdam, v. 205, p. 352-373, 2018.
NUNES, G. M.; SOUZA FILHO, C. R. de; FERREIRA, L. G. Discriminação de fitofisionomias de floresta de várzea a partir do algoritmo Iterated Conditional Modes aplicado aos dados SAR/R99 (QUAD-POL/Banda L). Acta Amazonica, Manaus, v. 41, n. 4, p. 471-480, 2011.
PEREIRA, F. R. de S.; KAMPEL, M.; CUNHA-LIGNON, M. Mapping of mangrove forests on the southern coast of São Paulo, Brazil, using synthetic aperture radar data from ALOS/PALSAR. Remote Sensing Letters, Abingdon, v. 3, n. 7, p. 567-576, 2012.
QIN, Y. et al. Annual dynamics of forest areas in South America during 2007–2010 at 50- m spatial resolution. Remote Sensing of Environment, Amsterdam, v. 201, p. 73-87, 2017.
RAHMAN, M. M.; SUMANTYO, J. T. S. Quantifying deforestation in the Brazilian Amazon using Advanced Land Observing Satellite Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (ALOS PALSAR) and Shuttle Imaging Radar (SIR)-C data. Geocarto International, Abingdon, v. 27, n. 6, p. 463-478, 2012.
SANTOS, J. R; GONÇALVES, F. G. Polarimetric responses patterns and scattering mechanisms of forest targets from L-band radar. Revista Brasileira de Cartografia, Uberlândia, v. 61, n. 4, p. 391-397, 2009.
SHELDON, S.; XIAO, X.; BIRADAR, C. Mapping evergreen forests in the Brazilian Amazon using MODIS and PALSAR 500-m mosaic imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, v. 74, p. 34-40, 2012.
SHIMADA, M. et al. New global forest/non-forest maps from ALOS PALSAR data (2007-2010). Remote Sensing of Environment, Amsterdam, v. 155, p. 13-31, 2014.
SILVA, F. F. da; SANTOS, J. R. Imagens ALOS/PALSAR na classificação da cobertura vegetal da região semiárida brasileira. Revista Brasileira de Cartografia, Uberlândia, v. 63, p. 75-83, 2011.
SOUZA, E. L. et al. Mapeamento semi-automatizado de áreas desmatadas na Amazônia utilizando imagens multitemporais do satélite ALOS, sensor PALSAR. Revista Brasileira de Cartografia, Uberlândia, v. 64, n. 3, p. 349-366, 2012.
WATANABE, M. et al. Early-stage deforestation detection in the tropics With L-band SAR. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, New York, v. 11, n. 6, p. 2127-2133, 2018.
WIEDERKEHR, N. C. et al. Analysis of the target decomposition technique attributes and polarimetric ratios to discriminate land use and land cover classes of the Tapajós region. Bulletin of Geodetic Sciences, Curitiba, v. 25, n. 1, e2019002, 2019.
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
A CIÊNCIA FLORESTAL se reserva o direito de efetuar, nos originais, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da lingua, respeitando, porém, o estilo dos autores.
As provas finais serão enviadas as autoras e aos autores.
Os trabalhos publicados passam a ser propriedade da revista CIÊNCIA FLORESTAL, sendo permitida a reprodução parcial ou total dos trabalhos, desde que a fonte original seja citada.
As opiniões emitidas pelos autores dos trabalhos são de sua exclusiva responsabilidade.