Análise da interferência de nuvens na classificação de séries temporais MODIS-NDVI na região da Amazônia, municícpio de Capixaba, Acre

Este trabalho teve como objetivo analisar classificações de séries temporais MODIS-NDVI, com 3 diferentes algorítimos, buscando identificar a quantidade ideal de imagens para estudos em ambientes com altas taxas de nebulosidade. O recorte espacial utilizado para o estudo foi o município de Capixaba,...

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Main Authors: Cristiane Batista Salgado, Osmar Abílio de Carvalho Junior, Roberto Arnaldo Trancoso Gomes, Renato Fontes Guimarães
Format: Article
Language:English
Published: Editora da Universidade Federal de Uberlândia 2019-11-01
Series:Sociedade & Natureza
Subjects:
Online Access:http://www.seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/47062
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Description
Summary:Este trabalho teve como objetivo analisar classificações de séries temporais MODIS-NDVI, com 3 diferentes algorítimos, buscando identificar a quantidade ideal de imagens para estudos em ambientes com altas taxas de nebulosidade. O recorte espacial utilizado para o estudo foi o município de Capixaba, localizado no Estado do Acre na região amazônica. Para cada imagem NDVI, construiu-se uma máscara de nuvem. Esta máscara permitiu organizar o cubo temporal por quantitativo de cobertura de nuvem. Assim, testou-se o impacto da eliminação das imagens com alta nebulosidade para a classificação da série. A cada corte, o cubo temporal foi refeito, avaliando resultados para um novo conjunto de bandas. Para a análise de acurácia, adotou-se o coeficiente Kappa. Ao todo foram feitas 84 classificações. Foram testados 3 algoritmos de classificação (Mínima Distância, Spectral Angle Maper e Spectral Correlation Mapper) e 4 diferentes interações entre classes e amostras. Observou-se que, ao longo do período analisado, aproximadamente 80% das imagens apresentaram cobertura de nuvens acima de 90%. Os testes mostraram que a retirada das imagens com nuvem, aumentou a qualidade da classificação, sendo que os melhores resultados foram encontrados em cubos pequenos (10 a 35 imagens) e com baixa cobertura de nuvem (0 a ~6%). O algoritimo Mínima Distância apresentou o menor coeficiente de variação dentre os resultados encontrados, mostrando menor sensibilidade à presença de nuvens.
ISSN:0103-1570
1982-4513