Classificação Baseada em Objeto de Tipologias de Cobertura Vegetal em Área Úmida Integrando Imagens Ópticas e SAR

Abstract

Delinear com precisão os limites das Áreas Úmidas (AUs) e os padrões de cobertura vegetal é um passo essencial para a rápida avaliação e gestão destes ecossistemas. A Análise de Imagens Baseada em Objeto (Object-Based Image Analysis - OBIA) a partir de aprendizado de máquina e da integração de dados ópticos e de radar apresentam vantagens em relação a outras técnicas no mapeamento da cobertura vegetal nos ecossistemas de AUs. Este estudo tem como objetivo classificar tipologias de cobertura vegetal em áreas úmidas, integrando imagens ópticas e SAR dos satélites Sentinel-1 e 2A e o algoritmo Random Forest à classificação OBIA, utilizando como estudo de caso o Banhado Grande, localizado no Rio Grande do Sul. Como resultados, as polarizações VH e VV do Sentinel-1 obtiveram a maior relevância na classificação (18,6%). Entre as bandas ópticas as maiores relevâncias ocorreram para as bandas Borda Vermelha e Infravermelho Médio. A partir dos atributos ópticos, a classificação obteve acurácia de 86,2%. Quando inseridos os atributos SAR mais importantes, a acurácia aumentou para 91,3%. A classe Macrófitas Emergentes (ME), correspondente à espécie Scirpus giganteus, alcançou a melhor acurácia (91%), com área estimada em 1.507 ha. Concluímos que a integração de imagens aliada ao método de classificação possibilitou identificar e delimitar a extensão das tipologias vegetais e a área total do ecossistema. Os resultados acurados demostram que esta abordagem metodológica pode ser expandida para outras áreas úmidas palustres subtropicais.

Dual-season comparison of OBIA and pixel-based approaches for coastal wetland classification

“…Positive results were obtained by Belloli et al (2022) by integrating optical images and Sentinel-1 and 2A SAR, combined with OBIA and RF, to classify vegetation cover typologies in humid areas. The highest accuracies occurred in segmentations with lower similarity thresholds and with higher tree parameters and therefore more complex in RF.…”

Estimation of aboveground biomass and carbon in palustrine wetland using bands and multispectral indices derived from optical satellite imageries PlanetScope and Sentinel-2A

“…45 In the vegetation cover of the experimental area, aquatic macrophytes predominate, comprising the emerging species Scirpus giganteus, with the most representative area and coverage in monodominance in the wetland. 46,47 It occurs in areas with a presence of active peat bogs, 48,49 extending for ∼1507 ha. 47 The study area is located in the geomorphological region of the Inner Coastal Plain, in a flat area with altimetry of up to 20 m. The lithology is predominantly sedimentary environments with heterogeneous peat, interconnected by floodplain deposits composed of silt-clay sand.…”

“…46,47 It occurs in areas with a presence of active peat bogs, 48,49 extending for ∼1507 ha. 47 The study area is located in the geomorphological region of the Inner Coastal Plain, in a flat area with altimetry of up to 20 m. The lithology is predominantly sedimentary environments with heterogeneous peat, interconnected by floodplain deposits composed of silt-clay sand. 50 The location is characterized by a humid subtropical climate, with no defined dry and rainy season.…”