Comparação entre classificadores supervisionados para fins de análise multitemporal do uso e cobertura da terra no entorno do reservatório da usina hidrelétrica de corumbá IV/GO

Abstract

O aumento do consumo energético no Brasil demanda a construção de novas usinas hidrelétricas, o que implica na necessidade do poder público desenvolver ferramentas efetivas de mapeamento do uso e cobertura da terra, no entorno dos reservatórios para garantir a manutenção das Áreas de Preservação Permanentes (APPs), protegidas por lei. Com esse propósito, o sensoriamento remoto, em especial o uso de classificadores automáticos, é compreendido como uma maneira rápida para obtenção de dados. Neste contexto, o objetivo desta pesquisa é analisar diferentes classificadores automáticos para o mapeamento de uso e cobertura da terra no entorno do reservatório da usina hidrelétrica de Corumbá IV/GO e, posteriormente, fazer a análise multitemporal das mudanças ocorridas na localidade. Os classificadores utilizados foram Máxima Verossimilhança (MaxVer), Distância Mahalanobis, Mínima Distância, Paralelepípedo, Spectral Angle Mapper (SAM), Support Vector Machine (SVM) e Spectral Information Divergence (SID). Para verificar a eficácia dos classificadores, estes foram comparados com a classificação manual, elaborada a partir de imagem Landsat. A classificação multitemporal (anos de 1988, 1998, 2005, 2006, 2008, 2010, 2014 e 2015) do uso e ocupação da terra foi feita para os oito municípios goianos nos quais o reservatório se localiza. Na comparação entre o desempenho dos classificadores o SVM apresentou os melhores resultados para a área de estudo (77,3% de acurácia global e 0,64 de índice Kappa). O mapeamento, elaborado por este classificador, demonstrou que a vegetação nativa representa apenas 56% da faixa de terra de 100 metros a partir da margem do reservatório, demonstrando o descumprimento do percentual mínimo de APP.