Identificação de ramais associados com corte seletivo na amazônia por meio de modelos lineares de mistura espectral derivados de imagens dos satélites Landsat-8 e Rapideye

Abstract

O modelo linear de mistura espectral (MLME) é uma técnica de processamento digital de imagem que apresenta bons resultados na literatura científica para a detecção de corte seletivo na floresta Amazônica. O objetivo desse estudo foi identificar estradas e ramais associados com corte seletivo na Reserva Extrativista Verde para Sempre, Pará, por meio de MLME derivados de imagens dos satélites Landsat-8 e RapidEye. Foram utilizados os componentes vegetação, solo e sombra das imagens de satélites. Após análise visual das imagens-fração resultantes das imagens de satélite RapidEye, foi realizado o mapeamento dos ramais e, posteriormente, foi extrapolada a malha de ramais mapeados para a imagem do satélite Landsat-8. As imagens-fração e a composição colorida da imagem do satélite RapidEye das bandas espectrais originais apresentaram capacidades semelhantes de identificação de ramais. No Landsat-8, as imagens-fração mostraram capacidades de discriminação de ramais superiores que a composição colorida das bandas originais. Dos 70% de área sem cobertura de nuvens no recorte da imagem de satélite Landsat-8, o modelo permitiu mapear 383 km de ramais. Dos 92,5% da área sem cobertura de nuvens na imagem de satélite RapidEye, foram mapeados por volta de 2.094 km de ramais. A cobertura de nuvens da imagem do satélite Landsat-8 dificultou a visualização da superfície da terra bem como a identificação de ramais. No entanto, na análise comparativa de desempenho relativo das imagens estudadas, foi determinante a maior efetividade de identificação de ramais decorrente da maior resolução espacial apresentada pelas imagens do mosaico do satélite RapidEye.