{"title":"Algoritmo para mapeamento dos usos do solo e cobertura vegetal a partir do uso do NDVI: um estudo aplicado no nordeste de Mato Grosso Do Sul","authors":"José Roberto Mantovani, L. Lelis","doi":"10.46551/rc24482692202317","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Propõe-se uma metodologia que utiliza conceitos matemáticos da teoria de formação de clusters, o K-means, para obter de forma automática os clusters dos valores do NDVI. As implementações do método K-means existentes em softwares específicos exige a predefinição no número de clusters, sendo a contribuição desta metodologia a determinação do número de clusters automaticamente, sem a necessidade da interferência do tomador de decisões que, pode variar de acordo com o tempo e o espaço de uma imagem para outra, bem como de um sensor para o outro. Foram selecionados diferentes sensores para generalizar essa classificação do índice: Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat-5; Operational Terra Imager (OLI) a bordo do satélite Landsat-8; MultiSpectral Instrument (MSI) a bordo do satélite Sentinel, nível-2A. O mapeamento e a validação do algoritmo são efetuados na região nordeste do estado de Mato Grosso do Sul, a qual, apresenta ao longo de 37 anos (1984- 2021) alterações em sua cobertura vegetal. Os resultados para os três períodos, fornecidos pelo algoritmo distinguiu melhor o comportamento espectral dos pixels referentes às classes de água, solo exposto e áreas urbanas; já o JENKS generalizou essas classes, por outro lado, distinguiu com melhor precisão vegetação de baixo porte, vegetação natural e florestas plantadas.","PeriodicalId":31616,"journal":{"name":"Revista Cerrados","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Cerrados","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46551/rc24482692202317","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Propõe-se uma metodologia que utiliza conceitos matemáticos da teoria de formação de clusters, o K-means, para obter de forma automática os clusters dos valores do NDVI. As implementações do método K-means existentes em softwares específicos exige a predefinição no número de clusters, sendo a contribuição desta metodologia a determinação do número de clusters automaticamente, sem a necessidade da interferência do tomador de decisões que, pode variar de acordo com o tempo e o espaço de uma imagem para outra, bem como de um sensor para o outro. Foram selecionados diferentes sensores para generalizar essa classificação do índice: Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat-5; Operational Terra Imager (OLI) a bordo do satélite Landsat-8; MultiSpectral Instrument (MSI) a bordo do satélite Sentinel, nível-2A. O mapeamento e a validação do algoritmo são efetuados na região nordeste do estado de Mato Grosso do Sul, a qual, apresenta ao longo de 37 anos (1984- 2021) alterações em sua cobertura vegetal. Os resultados para os três períodos, fornecidos pelo algoritmo distinguiu melhor o comportamento espectral dos pixels referentes às classes de água, solo exposto e áreas urbanas; já o JENKS generalizou essas classes, por outro lado, distinguiu com melhor precisão vegetação de baixo porte, vegetação natural e florestas plantadas.