Classificação da cobertura do solo na Caatinga a partir de imagens do Landsat-8 e da ferramenta Google Earth Engine : uma comparação entre dados com e sem correção atmosférica

Abstract

O projeto intitulado Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil -MapBiomas - é um projeto atual voltado para a classificação da cobertura do solo a nível nacional. As diversas classes abordadas no âmbito do projeto estão sendo identificadas e mapeadas com base em imagens das séries Landsat. Após a seleção de duas cartas, a SC-24-V-C e a SD-23-X-D, com base em critérios específicos, foi feito um comparativo entre o dado com correção atmosférica obtido por meio dos algoritmos FLAASH e QUAC, e o produto em reflectância no topo da atmosfera (LC8_L1T_TOA), sem correção atmosférica. Este último é o dado atualmente utilizado pelo MapBiomas para o Landsat-8 em classificações resultantes de uma árvore de decisão definida empiricamente pela equipe do projeto. Tal investigação se torna necessária pois o MapBiomas necessita obter um panorama acerca de qual dado apresenta o melhor ajuste às classificações, demonstrando-se mais realista ao contexto da Caatinga, o qual se trata do bioma proporcionalmente menos estudado dentre as regiões naturais brasileiras. As classificações foram geradas pelo Code Editor do Google Earth Engine, uma plataforma capaz de processar imagens de satélite na nuvem de forma distribuída e rápida, permitindo que ferramentas de alto desempenho interpretem e analisem uma gama de informações, as quais são visualizadas em mapas. A partir de análises visuais e da aplicação de testes estatísticos de exatidão global e por classe identificou-se o dado que melhor se ajustou ao contexto da Caatinga, nas cartas selecionadas, mostrando-se mais adequado para proceder com o mapeamento da cobertura do solo no bioma. A carta SC-24-V-C apresentou valores do coeficiente Tau para as classificações oriundas do dado sem correção atmosférica e com dados corrigidos pelo FLAASH e QUAC, de, respectivamente, 54,13%, 39,13% e 58,10%. Já a carta SD-23-X-D apresentou resultados para o mesmo índice de, respectivamente, 55,45%, 68,90% e 64,90%. Isso mostrou que o dado com correção atmosférica, de modo geral, mostrou melhor ajuste ao contexto da Caatinga em comparação com o dado em reflectância no topo da atmosfera. Além disso, dentre os dados utilizados, o FLAASH apresentou maior inconsistência, mostrando-se ora o melhor, ora o pior para cada carta, sendo ainda bem complexo para executar em comparação ao QUAC, que por sua vez é mais rápido no tempo de processamento e apresentou melhor desempenho. O dado sem correção atmosférica não demonstrou diferenças significativas em comparação com os dados corrigidos. E, apesar de ter sido mais baixo, mostrou resultados praticamente idênticos em ambas as análises, o que faz com que o dado não deva ser dispensado, devendo apenas ser feitos ajustes nos parâmetros da árvore de decisão para que seu uso seja mais eficiente. Apesar da variabilidade dos resultados estatísticos em função dos tipos de dados utilizados, constatou-se que a plataforma Google Earth Engine se demonstrou prática, rápida e satisfatória para proceder com a classificação da cobertura do solo na Caatinga.