RESUMO: O uso de sensoriamento remoto e o avanço do conhecimento científico alavancaram a fitogeografia no mundo nas décadas passadas, ao aprofundarem o conhecimento sobre as fisionomias vegetais existentes e sua distribuição. Contudo, mapear as fitofisionomias das savanas ainda é particularmente complicado. Este trabalho investiga as dificuldades no mapeamento do Cerrado e as possibilidades de mapear suas classes de vegetação, ao mesmo tempo que produz um mapa de acurácia suficiente para monitorar as mudanças nessas classes. A alta variação de resposta espectral nas mesmas classes e ao longo dos anos ligada à dinâmica natural da vegetação – germinação de novos indivíduos, crescimento, floração, frutificação e senescência –, além da ocorrência de queimadas e do aspecto altamente segmentado e misturado da paisagem em função das classes de vegetação, geram grande heterogeneidade espacial e temporal da vegetação e se apresentam como os principais desafios para a classificação das formas vegetacionais do Cerrado. Foram utilizadas imagens Landsat 8, em um período de cinco anos a partir de 2013, e calculadas métricas baseadas em dezoito índices derivados de valores de reflectância das bandas dessas imagens, além dos valores de seis bandas. Dados amostrados em campo foram utilizados na classificação semiautomática para o mapeamento das classes de vegetação do Parque Nacional das Emas (PNE) e na validação do mapa gerado. A partir de um modelo replicável, foi possível elaborar um mapa com 89% de acurácia, superior a outros registros da literatura, e nove classes de fitofisionomias, diminuindo os custos e a subjetividade do trabalho manual de coleta de dados e correções a posteriori. Os dados apresentados na literatura até o momento apontam para ganhos em acurácia na discriminação dos objetos, em função da utilização de melhores métricas para medidas comparativas de resposta espectral e da melhor amostragem da variação temporal das respostas da vegetação. PALAVRAS-CHAVE: Cerrado, fitofisionomias, sensoriamento remoto
ABSTRACT: The use of remote sensing and the advancement of scientific knowledge have leapfrogged phytogeography in the world in the past decades by expanding knowledge about existing plant physiognomies and their distribution. However, mapping the phytophysiognomies of the savannas is still particularly complicated. This work investigates the difficulties in mapping the Cerrado and the possibilities of mapping its vegetation classes, while at the same time producing a map of accuracy enough to monitor the changes in these vegetation classes. The high variation of spectral response in the same classes and over the years, linked to the natural dynamics of the vegetation – germination of new individuals, growth, flowering, fruiting and senescence – besides the occurrence of fires, the highly segmented and mixed aspect of the landscape in function of the vegetation classes, generate great spatial and temporal heterogeneity of the vegetation and are presented as the main challenges for the classification of vegetation forms of the Cerrado. For this were used Landsat 8 images relative to a period of 5 years from 2013 and were calculated metric sets based on 18 indices derived from reflectance values of the bands of these images in addition to the bands' own reflectance values. Data sampled in the field were used for semi-automatic classification for the mapping of the vegetation classes of the National Park of Emas (PNE). From a replicable model it was possible to elaborate a map with 89% accuracy, superior to other records in the literature, and nine classes of phytophysiognomies reducing the costs and the subjectivity of the manual work of data collection and a posteriori corrections. The data presented in the literature to date point to gains in accuracy in the discrimination of objects as a function of the use of better metrics for comparative means of spectral response and better sampling of the temporal variation of vegetation responses. KEYWORDS: Cerrado, Vegetation Types, Remote Sensing. |