Variação Espacial da Cobertura Vegetal ao Longo do Eixo da BR-316, no Pará

Authors

  • Mauro Alex F. Bentes
  • Vânia F. Coelho
  • Rafaela A. Benjamin
  • Arthur C. Almeida

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0328

Keywords:

NDVI, Classificação de imagens, K-Médias

Abstract

 Este trabalho faz parte do projeto de pesquisa “Classificação de Padrões em Imagens Digitais e em Bancos de Dados Meteorológicos”, projeto que tem como propósito estudar as várias técnicas computacionais que, auxiliadas pela matemática, são aplicáveis ao reconhecimento e classificação de padrões em imagens digitais, principalmente as imagens registradas por satélite como o LANDSAT, para identificação de padrões de relevância, como mudanças na cobertura vegetal de áreas de interesse e padrões de vegetação. Segundo [1], uma imagem digital é uma representação matemática de uma imagem real. Aqui será apresentada uma aplicação de sensoriamento remoto (SR) para estudar a cobertura do solo ao longo do eixo da BR-316, no Estado do Pará, uma rodovia que vem sofrendo um grande processo de urbanização em suas margens. Para esse estudo, foi utilizada a variabilidade do Índice de Vegetação Normalizado (NDVI) para avaliar a vegetação ao longo da rodovia, com base na imagem do LANDSAT da órbita 223 ponto 061 que cobre a região de Belém, Castanhal e arredores (área de estudo). Para isso, foram usadas as bandas espectrais B3 (vermelho) e B4 do infravermelho próximo (NIR), pois na primeira, a vegetação verde, densa e uniforme, possui grande absorção de energia, apresentando uma imagem escura, permitindo bom contraste entre as áreas ocupadas com vegetação (por exemplo: solo exposto, estradas e áreas urbanas), assim como diferentes tipos de cobertura vegetal (por exemplo: campo, cerrado e floresta), e já na segunda banda, a vegetação abundante reflete muita energia, aparecendo bem clara nas imagens, e possui sensibilidade à rugosidade da copa das florestas (dossel florestal), como também serve para mapear áreas ocupadas com vegetação que foram queimadas. Ambas as bandas permitem a identificação de áreas agrícolas [2] [...]

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Published

2015-08-25

Issue

Section

Modelagem Matemática e Aplicações