Análise Comparativa Entre o Uso de Bandas Espectrais e o Uso da Análise de Componentes Principais (ACP) na Classificação de Uso e Cobertura da Terra

Abstract

Informações referentes ao uso e cobertura da terra são essenciais para a realização de um planejamento ambiental eficaz. O uso de imagens de sensoriamento remoto facilita a elaboração desses mapeamentos, pela grande disponibilidade de imagens e avanços computacionais no processamento dos dados. Portanto, o objetivo deste trabalho é comparar e avaliar a potencialidade da técnica de Análise de Componentes Principais para o aprimoramento da acurácia da classificação do uso e cobertura da terra da bacia hidrográfica Lajeado São José. Para isso, a técnica de Análise de Componentes Principais foi aplicada na imagem Sentinel-2 no Google Earth Engine. E após, na mesma plataforma, foi realizada a classificação de imagens utilizando as bandas espectrais originais e as componentes principais geradas, a partir de dois classificadores distintos: CART e Random Forest. A fim de comparar se há algum incremento na qualidade da classificação ao usar as componentes principais em relação às bandas espectrais. A avaliação de acurácia foi produzida por meio da análise de pontos de controle distribuídos de forma estratificada. Os resultados indicaram que a melhor classificação de uso e cobertura da terra foi produzida com as componentes principais combinada ao classificador Random Forest, pois apresentou 87,7% de acurácia global, e menor discordância de quantidade (5,2%) e alocação (7,1%) na avaliação da acurácia. Portanto, pode-se concluir a partir da análise de acurácia que o uso de componentes principais pode gerar melhores resultados na classificação de uso e cobertura da terra quando comparados ao uso das bandas espectrais.