ANÁLISE TEMPORAL DE REGIÕES COM POTENCIAL AGRÍCOLA NA BAIXADA FLUMINENSE (1994-2019)
Objetivou-se com este trabalho analisar as modificações do uso e cobertura do solo na região da baixada fluminense com ênfase na classe de potencial para atividades agrícolas entre o período de 1994 à 2019 com base na classificação supervisionada máxima-verossimilhança, utilizando imagens obtidas pelo satélite Landsat 5 TM e Landsat 8 OLI. As imagens utilizadas foram adquiridas a partir do banco de dados da USGS com as devidas correções radiométricas e geométricas pré-processadas pelo sistema, com percentual de cobertura de nuvens menor que 10%. As cenas analisadas foram obtidas em 06/1994, 06/2004, 02/2014 e 02/2019. Um classificador baseado na máxima-verossimilhança foi utilizado para distinção de 4 classes em função do uso do solo: Região urbana, região agricultável, mata nativa e outras áreas (solo exposto e hidrografia). Para treinamento do classificador foram utilizadas 35 amostras (polígono retangular de 4x3 pixels) de cada região para e outras 50 amostras foram utilizadas para teste de validação do classificador. O desempenho do classificador foi mensurado por meio da exatidão global e pelo índice Kappa. A partir dos resultados concluiu-se que as classificações realizadas foram melhores que o acaso, sendo o índice kappa significativos a 5% pelo teste z para todos os anos analisados (K1994 = 0,89, K2004 = 0,94, K2014 = 0,83 e K2019 = 0,86). A comparação das classificações do uso do solo nas quatro épocas analisadas, demonstram uma variação de 3,14% nas regiões com potencial para atividade agrícola no período entre 1994 e 2019, indicando uma estabilização das áreas destinadas a agricultura no período entre 1994 e 2019 na baixada fluminense. Adicionalmente, pôde-se observar avanço da região urbana (aumento de 10,55%) e redução das áreas de mata nativa (9,60%).
ANÁLISE TEMPORAL DE REGIÕES COM POTENCIAL AGRÍCOLA NA BAIXADA FLUMINENSE (1994-2019)
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DOI: 10.22533/at.ed.3552104102
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Palavras-chave: sensoriamento remoto; classificadores supervisionados; áreas antrópicas agrícolas
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Keywords: remote sensing; supervised classifiers; anthropic agricultural areas
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Abstract:
The objective of this study was to analyze changes in land use and land cover in the lowland region of Rio de Janeiro, with emphasis on the potential class for agricultural activities between the period 1994 to 2019 based on the supervised maximum-likelihood classification, using images obtained by the satellite Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI. The images used were acquired from the USGS database with the appropriate radiometric and geometric corrections pre-processed by the system, with a percentage of cloud cover lower than 10%. The analyzed scenes were obtained on 06/1994, 06/2004, 02/2014 and 02/2019. A classifier based on maximum likelihood was used to distinguish 4 classes according to land use: urban region, arable region, native forest and other areas (exposed soil and hydrography). For training the classifier 35 samples (4x3 pixel rectangular polygon) from each region were used for and another 50 samples were used for the classifier validation test. Classifier performance was measured through global accuracy and the Kappa index. From the results, it was concluded that the classifications performed were better than chance, with the kappa index being significant at 5% by the z test for all years analyzed (K1994 = 0.89, K2004 = 0.94, K2014 = 0. 83 and K2019 = 0.86). The comparison of land use classifications in the four periods analyzed shows a variation of 3.14% in regions with potential for agricultural activity in the period between 1994 and 2019, indicating a stabilization of areas destined for agriculture in the period between 1994 and 2019 in Rio de Janeiro. Additionally, it was possible to observe an advance in the urban region (increase of 10.55%) and a reduction in the areas of native forest (9.60%).
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Número de páginas: 11
- Anderson Gomide Costa
- Rafael Alvarenga Almeida
- Vitória Côrtes da Silva Souza de Oliveira
