IDENTIFICAÇÃO DE MANGUE A PARTIR DE METODOLOGIAS DE DIFERENTES NATUREZAS AVALIANDO SUAS POTENCIALIDADES

Isabela dos Santos Pereira Rubatino; Ana Carolina Alves Cavalho de Oliveira; Paula Maria Moura de Almeida; Paulo Rufino Frevier; Carla Bernadete Madureira Cruz

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Trabalho

Título do Trabalho

IDENTIFICAÇÃO DE MANGUE A PARTIR DE METODOLOGIAS DE DIFERENTES NATUREZAS AVALIANDO SUAS POTENCIALIDADES

Autores

Isabela dos Santos Pereira Rubatino
Ana Carolina Alves Cavalho de Oliveira
Paula Maria Moura de Almeida
Paulo Rufino Frevier
Carla Bernadete Madureira Cruz

Modalidade

Resumo apresentação oral curta

Área temática

Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza (CCMN)/Geociências

Data de Publicação

22/03/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/314273-identificacao-de-mangue-a-partir-de-metodologias-de-diferentes-naturezas-avaliando-suas-potencialidades

ISBN

978-65-5941-128-3

Palavras-Chave

Geoinformação, Sensoriamento Remoto, classificação, mangue

Resumo

A Ciência da Geoinformação é caracterizada por relacionar análises e investigações de informações passíveis de espacialização (Castiglione, 2009). Desde o seu surgimento, datado no final do século XX, seu uso e percepção das suas potencialidades ganham força na comunidade científica. Dentre as geotecnologias que englobam essa área da ciência, o Sensoriamento Remoto é uma importante ferramenta que permite a utilização de produtos provenientes de sensores orbitais para classificação do uso e cobertura da terra. Para tal análise, diferentes são as metodologias adotadas, assim como uma abrangente disponibilidade de softwares e plataformas capazes de realizá-las. Duas metodologias que ganham destaque nesse projeto são o GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis) e a Classificação Baseada em Pixel apoiada ao processamento na nuvem. As lógicas destes dois classificadores são distintas. A primeira busca identificar objetos a partir da modelagem de suas feições características, simulando técnicas de interpretação visual pela modelagem do conhecimento (Cruz et al., 2006), enquanto a segunda leva em consideração apenas a resposta espectral dos alvos, isoladamente, através de cada pixel, para assim classificá-los, embora adote o conceito de aprendizado de máquina, podendo oferecer condições melhores de replicação (Tamiminia et al, 2020). O presente trabalho teve como objetivo contribuir para o mapeamento do ecossistema manguezal, utilizando imagens do satélite Sentinel-2 da Agência Espacial Europeia (ESA), comparando dois métodos e rotinas de classificação de imagens de diferentes naturezas e validando os resultados finais. Para a aplicação do GEOBIA utilizou-se o Ecognition Developer, um software privado que é mundialmente conhecido e utilizado pela sua eficiência. Nele foram definidas classes modeladas de forma hierárquica a partir do confrontamento das respostas espectrais dos alvos selecionados que serviram para a definição dos parâmetros classificadores. As classes finais foram: Água, Áreas Urbanas, Mangue e Outros. Dentre elas, somente a classe Mangue sofreu poucas edições manuais. Para a Classificação Baseada em Pixel escolheu-se trabalhar com a plataforma online e gratuita Google Earth Engine (GEE) onde é possível o acesso a uma vasta biblioteca de dados e processamento em nuvem. O classificador escolhido no GEE foi o Random Forest (Breiman et al., 2001) que é um método de aprendizado em máquina onde foram utilizados os mesmos parâmetros espectrais identificados no método anterior. As classes finais também foram as mesmas. O produto dessa classificação apresentou ruídos, comuns às técnicas orientadas a pixel, que foram suavizados através de dois filtros. Um filtro baseado no modelo digital de elevação do SRTM, excluindo ocorrências de Mangue em altitudes maiores do que 25m, e outro filtro de moda, com a vizinhança de 8 pixels, possibilitando a exclusão de pixels isolados e a suavização de contornos. Os produtos gerados a partir das classificações dão suporte a tomada de decisão em diversos âmbitos, dentre eles a gestão territorial-ambiental e o enfrentamento de problemas ambientais sobretudo em áreas abrigadas como os mangues, áreas que, apesar de serem protegidas pela sua importância sócio-econômica-ambiental, estão sob constantes ameaças.

Título do Evento: XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

RUBATINO, Isabela dos Santos Pereira et al.. IDENTIFICAÇÃO DE MANGUE A PARTIR DE METODOLOGIAS DE DIFERENTES NATUREZAS AVALIANDO SUAS POTENCIALIDADES.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/314273-IDENTIFICACAO-DE-MANGUE-A-PARTIR-DE-METODOLOGIAS-DE-DIFERENTES-NATUREZAS-AVALIANDO-SUAS-POTENCIALIDADES. Acesso em: 25/04/2025