Mapeamento de áreas de campo limpo úmido no Distrito Federal a partir de fusão de imagens multiespectrais

As áreas úmidas são cientificamente reconhecidas por seus diversos valores funcionais, entretanto, apesar da importância ecológica destas áreas, são escassos os estudos e conjuntos de dados existentes que incluam informações a respeito da localização e extensão. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho é discriminar e quantificar áreas de Campo Limpo Úmido (CLU) no Distrito Federal por meio de fusão de imagens multiespectrais - Landsat5/TM e CBERS2B/HRC. Imagens de maio a outubro de 2008, da estação seca, foram fusionadas a partir da técnica de processamento IHS. Os resultados mostraram que houve melhora na identificação das áreas de CLU na medida em que permitiu um aumento na discriminação dos alvos já que integrou a maior resolução espacial da banda pancromática à maior resolução espectral das demais bandas. O mapa de distribuição das áreas de CLU indicou um total de aproximadamente 8,46 km2 localizadas essencialmente em unidades de conservação. Conclui-se que a técnica de fusão de imagens, é uma alternativa promissora para a melhor discriminação das áreas de CLU já que esta fitofisionomia do cerrado possui dimensões espaciais reduzidas em relação às fitofissionomias associadas a áreas secas

Geography · Humanities · Land Use and Ecosystem Services · Philosophy · Remote Sensing in Agriculture · Soil erosion and sediment transport

• Development and validation of a global database of lakes, reservoirs and wetlands

  Open Access•Bernhard Lehner, Peter Doll et al.•Journal of Hydrology•2004

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• A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data

  Open Access•Russell G Congalton•Remote Sensing of Environment•1991

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• The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data

  J R Landis, Gary G Koch•Biometrics•1977

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