Análise comparativa do processo de identificação automatizada de membros finais a partir de imagens com diferentes resoluções espectrais para a região de Niquelândia (AVIRIS, ETM+ e ASTER)

Abstract

A análise de mistura espectral permite novos avanços nos procedimentos de classificação de imagens. Esta análise compreende três estágios de processamento: (a) Detecção dos membros finais, (b) Localização dos elementos e (c) Quantificação. O objetivo deste artigo é desenvolver uma análise comparativa de identificação dos membros finais a partir de um procedimento automatizado usando imagens com diferentes resoluções espectrais: AVIRIS, Landsat ETM+ e ASTER. As técnicas de detecção de membros finais foram desenvolvidas para imagens hiperespectrais, porém, foram usadas para sensores multispectral. Desta forma, é importante avaliar as limitações para o uso de sensores de mais baixa resolução espectral. A área selecionada foi uma região de Cerrado em Niquelândia (GO), Brasil. Foi utilizada uma imagem hiperespectral do sensor AVIRIS que foi espectralmente reamostrado para os sensores Landsat/ETM+ e ASTER. O sensor AVIRIS desenvolvido pela NASA (National Aeronautics and Space Administration) foi o primeiro sistema imageador capaz de medir o espectro refletido solar de 400 nm até 2500 nm em intervalos de 10 nm. A identificação automática dos membros finais, feita a partir do programa ENVI, compreende as seguintes etapas: a) Redução espectral pela transformação Minimum Noise Fraction (MNF), b) Redução espacial a partir do Pixel Purity Index (PPI) e c) Identificação manual dos membros utilizando o N-dimensional visualizer. A comparação entre os três sensores foi feita usando as imagens PPI. Observa-se que apesar das diferenças espectrais existe uma forte correlação entre os alvos existentes. Essa característica se deve a maior parte da imagem conter basicamente diferenças espectrais de vegetação.