UTILIZAÇÃO DO CLASSIFICADOR SPECTRAL CORRELATION MAPPER EM IMAGENS TM-LANDSAT

Ana Paula Ferreira de Carvalho; Osmar Abílio de Carvalho Júnior; Renato Fontes Guimarães; Éder de Souza Martins; Maria Mercedes da Cunha Bustamante

doi:10.26512/2236-56562002e39709

Autores

Ana Paula Ferreira de Carvalho UnB - Universidade de Brasília - Departamento de Ecologia
Osmar Abílio de Carvalho Júnior INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Renato Fontes Guimarães UnB - Universidade de Brasília - Departamento de Geografia
Éder de Souza Martins Embrapa/CPAC-Centro de Pesquisa Agropecuária dos Cerrados
Maria Mercedes da Cunha Bustamante UnB - Universidade de Brasília - Departamento de Ecologia

DOI:

https://doi.org/10.26512/2236-56562002e39709

Palavras-chave:

Mistura espectral, membros finais, Spectral Correlation Mapper (SCM)

Resumo

Neste trabalho é proposta uma metodologia para a análise de mistura espectral a partir de dados TM-Landsat. A área selecionada na imagem abrange áreas de reserva e de agricultura, em Brasília, DF. O procedimento adotado para a detecção dos membros finais (pixels puros) na imagem TM-Landsat foi omesmo utilizado para o tratamento de dados hiperespectrais, com adaptações específicas. Inicialmente foi feita a conversão dos Números Digitais para valores de reflectância e então foi feita a identificação dos membros finais na área selecionada. A conversão dos Números Digitais em valores de reflectância permitiu a comparação dos espectros obtidos com os de bibliotecas espectrais, os quais auxiliaram na identificação. Para essa área, os membros puros identificados foram: vegetação verde, vegetação não fotossinteticamente ativa, solo e queimada. Foi utilizado o classificador espectral SCM (Spectral Correlation Mapper) para mostrar a disposição dos membros puros na imagem. O uso do procedimento de detecção dos membros finais antes da classificação revelou-se interessante porque ajuda da determinação de amostras para a classificação. Com o uso da análise de mistura espectral, a classificação torna-se mais fiel à concepção do pixel, que pode conter mais de uma classe.

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