Classificação de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira por meio de imagens de satélite

Resumo

A classificação de uso e cobertura da terra é uma das principais aplicações do sensoriamento remoto. Contudo, a precisão no mapeamento da distribuição espacial do uso/cobertura da terra é um desafio, principalmente em regiões tropicais úmidas, em razão do complexo ambiente biofísico e das limitações dos dados de sensoriamento remoto per se. Este trabalho revisa experimentos relacionados à classificação do uso/cobertura da terra na Amazônia brasileira, durante uma década. A partir de análise compreensiva dos resultados de classificação, conclui-se que a informação espacial, em dados de sensoriamento remoto, tem papel fundamental na melhoria da classificação de uso/cobertura da terra. A incorporação de imagens textura, em bandas multiespectrais, e o uso de método baseado em segmentação são formas importantes de melhorar a  classificação, especialmente para imagens de alta resolução espacial. A fusão de dados de imagens de resolução múltipla dentro de dados do sensor ótico é vital para a interpretação visual, mas pode não melhorar o desempenho da classificação. Em contraste, a integração de dados ópticos e de radar melhorou o desempenho da classificação, quando o método adequado de fusão de dados foi utilizado. Entre os algoritmos de classificação disponíveis, o classificador de máxima verossimilhança ainda é importante para se obter precisão razoável, mas algoritmos não paramétricos, como a análise por árvore de decisão, podem promover melhores resultados. Porém, algoritmos não paramétricos geralmente demandam mais tempo para obtenção da parametrização otimizada. O uso adequado de métodos baseados em hierarquia é fundamental para a precisão na classificação de uso/cobertura da terra, sobretudo em dados de sensoriamento remoto antigos.