Sensoriamento remoto aplicado ao mapeamento temático do uso e cobertura do solo na bacia do Caeté, município de Alfredo Wagner, SC

Abstract

Este trabalho tem como objetivo avaliar três técnicas de classificação do uso e cobertura do solo, a partir do processamento digital de imagens do sensor ETM+ do satélite Landsat-7, no Sistema de Informações Geográficas SPRING, buscando a incorporação de práticas participativas no processo de mapeamento de 5 classes temáticas. A área de aplicação dos estudos de técnicas de classificação de imagens é a bacia hidrográfica do rio Caeté, localizada no município de Alfredo Wagner, na região sul das nascentes da bacia hidrográfica do Rio Itajaí, no Estado de Santa Catarina. De acordo com o objetivo proposto, a metodologia empregou duas técnicas de classificação digital de imagens, supervisionada MaxVer e não supervisionada IsoSeg, que foram comparadas por intermédio do índice de concordância Kappa com os resultados da interpretação visual, adotada como verdade terrestre. As técnicas de sensoriamento remoto utilizadas e os dados levantados em campo fundamentaram as classificações das imagens, permitindo conhecer e entender o contexto local. A metodologia adotada mostrou-se adequada para a delimitação das cinco classes temáticas propostas. As classes: mata, campo e reflorestamento foram as mais facilmente rotuladas, já as classes solo e cultivo, respectivamente, foram as que apresentaram maior complexidade na delimitação tanto digital quanto visual. A avaliação do desempenho das diferentes técnicas de classificação empregadas, por intermédio do índice de concordância Kappa, indicou que a qualidade das classificações digitais variou entre "boa" e "muito boa"; enquanto a classificação visual estabeleceu-se como sendo de "muito boa" a "excelente". Quanto a exatidão global observou-se que todas as técnicas testadas superaram o índice de 80%, revelando relativa coerência e confiabilidade. Dentre os dois métodos empregados na classificação digital, o que apresentou resultados mais relevantes foi a técnica não supervisionada por regiões, com o algoritmo IsoSeg adotando os limiares de similaridade de 15 níveis de cinza, área mínima de 6 pixels e limiar de aceitação de 75%. Entretanto, considerando a variação entre os resultados obtidos por cada método de classificação, enfatiza-se dois aspectos: i) a escolha pela aplicação de determinada técnica decorre da classe temática de interesse, sendo que as vantagens e desvantagens de cada algoritmo devem ser localmente avaliadas, de acordo com as características da região em estudo; e, ii) a operação de filtragem deverá sempre ser aplicada com cautela, pois, apesar de suavizar as classes do mapa temático, reduz significativamente o valor da concordância Kappa ao generalizar as manchas de dimensões reduzidas.