COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE

Authors

  • Paulo Roberto Mendes Pereira Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP
  • Mariana Monteiro Navarro de Oliveira Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP
  • Edson Luis Bolfe Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP
  • Lucrêncio Silvestre Macarringue Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

DOI:

https://doi.org/10.12957/geouerj.2023.66306

Keywords:

classificação digital. cerrado. aprendizado de máquina. dados multifontes. Balsas-MA

Abstract

Os mapas de uso e cobertura da terra são instrumentos basilares para a compreensão detalhada dos padrões da organização do espaço, instrumento essencial para o gerenciamento agroambiental. Este artigo objetivou comparar e avaliar a precisão da classificação digital de uso e cobertura das terras no cerrado maranhense, a partir de imagens OLI (Operational Terra Imager) do Landsat-8 e MSI (Multispectral Instrument) do Sentinel-2. As imagens analisadas são de 2021, as quais foram pré-processadas, segmentadas e classificadas utilizado o algoritmo Random Forest. As análises mostraram que ambas as classificações foram qualificadas como “muito bom”, obtendo-se Índice Kappa (0,706) e Exatidão Global (76%) para as imagens OLI e Índice Kappa (0,775) e Exatidão Global (84%) para as imagens MSI. Os resultados obtidos podem subsidiar o planejamento e execução de novos mapeamentos e monitoramentos agrícolas no Cerrado, contribuindo com as tomadas de decisão de grupos de pesquisa.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Paulo Roberto Mendes Pereira, Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

Graduado em Geografia Bacharel/Licenciatura pela Universidade Federal do Maranhão, Especialista em Geoprocessamento pela PUC-Minas-MG, Mestre em Geografia - FCT/UNESP, Presidente Prudente, atualmente cursa Doutorado em Geografia pela UNICAMP, Campinas, integrando o Grupo de Pesquisa Métodos Avançados de Análise Geoespacial-IG/Unicamp. Integra também o Núcleo de Estudos e Pesquisas Ambientais (pesquisador voluntário), atuando nas seguintes linhas de pesquisas Geotecnologias e Geoprocessamento, Fragilidade Ambiental, Indicadores socioambientais e qualidade ambiental, Evolução da paisagem, Geossistemas - Território e Paisagem, Análise das mudanças de uso e cobertura da terra, Uso de Geotecnologias em estudos aplicados em ambientes naturais e antropogênicos, Análise Morfométrica de Bacias hidrográficas.

Mariana Monteiro Navarro de Oliveira, Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

Doutoranda em Geografia na Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP na linha de pesquisa Sistemas de Informações Geográficas, Análise dos componentes naturais da paisagem e das Transformações decorrentes do uso e ocupação. Mestre em Ciências Marinhas Tropicais (2012) pela Universidade Federal do Ceará - UFC/LABOMAR.Graduada em Geografia (2009) pela Universidade Estadual do Ceará - UECE. Participou como Professora Colaboradora do Grupo de Estudos Geoprocessamento aplicado à gestão, planejamento e análise de recursos naturais, conforme a Portaria Nº 009/2016-UECE-FAFIDAM (2015-2016). Atualmente é membro do Grupo de Pesquisa Métodos de Análise Geoespacial. Atua nas áreas: Sistema de Informação Geográfica, Análise Geoespacial e Análise Ambiental.

Edson Luis Bolfe, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

Pesquisador em Sensoriamento Remoto na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) desde 2001. Professor na Pós-graduação em Geografia do Instituto de Geociências (Unicamp). Membro titular da Câmara Agro 4.0 (MCTI/MAPA). Membro dos Grupos de Pesquisas em Métodos Avançados de Análise Geoespacial (Unicamp/CNPq) e de Modelagem Agroambiental (Embrapa). Mentor do Programa TechStart Agro Digital (Embrapa/Venture Hub®). Bolsista em Produtividade em Pesquisa do CNPq na área de Geociências - Sensoriamento Remoto com experiência em mapeamento e monitoramento agrícola, dinâmica de uso e cobertura das terras, inteligência artificial e georastreabilidade. Graduado em Engª. Florestal (1999) e Mestre em Engª Agrícola (2001) pela Universidade Federal de Santa Maria. Doutor em Geografia pela Unicamp (2010). Foi pesquisador visitante na Michigan State University (MSU, USA) em 2014 e no Agricultural Research Centre for International Development (Cirad, França) em 2018/2019. Como gestor na Embrapa foi Chefe de Pesquisa & Desenvolvimento (2010/2015); Presidente do Portfólio de Monitoramento do Uso e Cobertura das Terras no Brasil (2015/2016) e Coordenador do Sistema de Inteligência Estratégica - Agropensa (2016/2017). 

Lucrêncio Silvestre Macarringue, Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

Possui graduação em Geografia (2009) pela Universidade Eduardo Mondlane. Mestrado em Ciências Ambientais (2014) pela Universidade Estadual de Feira de Santana - Brasil. É doutorando em Geografia pela Unversidade Estadual de Campinas - Unicamp, Brasil. É consultor e fundador da Magnitude Consultores Lda, docente e pesquisador nas áreas de Administração de Terras. Possui experiência na área de Geografia, Modelagem Ambiental, Topografia e Geoprocessamento. É integrante do Laboratório de Análise Espacial e SIG do Instituto de Geociências da Unicamp. 

Downloads

Published

2023-05-12

How to Cite

Pereira, P. R. M., Navarro de Oliveira, M. M., Bolfe, E. L., & Macarringue, L. S. (2023). COMPARAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA EM IMAGENS LANDSAT-8 E SENTINEL-2 NO CERRADO MARANHENSE. Geo UERJ, (42), e66306. https://doi.org/10.12957/geouerj.2023.66306

Issue

No. 42 (2023): Dossiê XIX SBGFA - Antropoceno: das transformações às metamorfoses das paisagens e do mundo

Section

Articles

License

The copyright of articles published in Geo UERJ belongs to their respective authors with rights to first publication conceded to the journal. Every time that the article is cited and reproduced in institutional repositories or personal and professional web pages the link to the journal web page must be provided Geo UERJ.

Licença Creative Commons
The articles are simultaneously licensed under theCreative Commons Atribuição-Não Comercial-Compartilha Igual 4.0 Internacional.