USO DE IMAGENS SENTINEL - 2A E O ALGORITMO SVM PARA MONITORAR AS APP DE NASCENTES E CURSOS D'AGUA DO RIBEIRÃO MARANHÃO, LAVRAS, MG
A preservação de recursos hídricos,
bem como a manutenção da diversidade de
espécies e demais recursos naturais são de
suma importância para estabelecer o equilíbrio.
O objetivo deste estudo foi avaliar o uso e
ocupação da terra nas APP das nascentes e
curso d’água do Ribeirão Maranhão utilizando
imagens Sentinel – 2A e o algoritmo de
classificação SVM. A área de estudo está
localizada nas nascentes até a foz do canal
principal deste rio, no município de Lavras,
estado de Minas Gerais. Utilizou-se a imagem
do sensor Sentinel-2A do ano de 2016, que
apresenta alta resolução espacial de 10m,
obtida de forma gratuita na plataforma Earth
Explorer. O processo de segmentação e
classificação da área foi realizado no sistema
Definiens® abordando o método GEOBIA
e o algoritmo de classificação SVM. Para a
acurácia da classificação foi calculado o índice
Kappa. Constatou-se 25,86% do entorno do
rio deve ser recuperado, enquanto que as
nascentes encontram-se bem preservadas.
Essa metodologia demonstrou ser rápida e
econômica, permitindo uma gestão ambiental
mais eficiente visando a fiscalização e
preservação dos recursos naturais.
USO DE IMAGENS SENTINEL - 2A E O ALGORITMO SVM PARA MONITORAR AS APP DE NASCENTES E CURSOS D'AGUA DO RIBEIRÃO MARANHÃO, LAVRAS, MG
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DOI: 10.22533/at.ed.87219310125
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Palavras-chave: Acurácia; Preservação; Resolução espacial.
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Keywords: Accuracy; Preservation; Spatial resolution.
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Abstract:
The preservation of water
resources, as well as the maintenance of the
diversity of species and other natural resources are of paramount importance in order
to establish the balance. The objective of this study was to evaluate the use and
occupation of land in the APP of the sources and watercourse of Ribeirão Maranhão
using Sentinel - 2A images and the SVM classification algorithm. The study area is
located in the sources to the mouth of the main channel of this river, in the municipality
of Lavras, state of Minas Gerais. We used the Sentinel-2A sensor image from the
year 2016, which has a high spatial resolution of 10m, obtained free of charge on the
Earth Explorer platform. The process of segmentation and classification of the area
was performed in the Definiens® system, addressing the GEOBIA method and the
SVM classification algorithm. For the classification accuracy, the Kappa index was
calculated. It was found that 25.86% of the river’s surroundings must be recovered, while
the springs are well preserved. This methodology proved to be fast and economical,
allowing a more efficient environmental management aiming at the inspection and
preservation of natural resources.
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Número de páginas: 15
- ESTER MARESSA AFONSO
