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Identificação de Cerrado Rupestre por meio de imagens multitemporais do Landsat

Proposta Metodológica

Bibliographic Data

ID4787592
AuthorsErika Regina Prado Nascimento (Universidade de Brasília), Edson Eyji Sano (0000-0001-5760-556X, Embrapa Cerrados)
Year2010
Volume22
Issue1
Pages93-106
Publication date2010-04-01
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueSociedade & natureza (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0103-1570 • E-ISSN: 1982-4513
PublisherFapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER)
DOI10.1590/s1982-45132010000100007
OpenAlexW2008074044
SciELOS1982-45132010000100007
LanguagePT
References cited8

O Cerrado Rupestre corresponde a uma formação savânica do bioma Cerrado, ocorre em relevos acidentados e em meio a afloramentos rochosos, apresenta elevada biodiversidade e várias espécies endêmicas e funciona como barreira para a expansão agrícola. No estado de Goiás, ocorrências expressivas dessa fitofisionomia são encontradas no Parque Nacional da Chapada dos Veadeiros (PNCV). O objetivo deste estudo foi desenvolver uma nova abordagem metodológica para discriminar Cerrado Rupestre do PNCV com base em imagens multitemporais do satélite Landsat. Sete cenas do referido satélite foram convertidas para reflectância de superfície terrestre com suporte do algoritmo de correção atmosférica denominado FLAASH (Fast Line-of-Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes). Em seguida, os valores de reflectância de cada cena foram somados e as imagens resultantes foram processadas por meio da técnica de segmentação de imagens por crescimento de regiões. Os segmentos foram exportados para o formato shape e os polígonos correspondentes ao Cerrado Rupestre foram identificados por meio de análise visual na tela do computador da composição colorida falsa-cor das bandas 3, 4 e 5. Foram mapeados 24.451 hectares de Cerrado Rupestre, o que corresponde a 37% da área do parque. A exatidão global do mapeamento foi de 85%. Como continuação desta linha de pesquisa, recomenda-se a inclusão de um número maior de cenas, principalmente da estação chuvosa, a integração dos dados de sensoriamento remoto com modelos digitais de elevação e a análise sinergística entre os sensores ETM+ e TM do Landsat com calibração cruzada

Art · Geography · Humanities · Forestry · Land Use and Ecosystem Services · Remote Sensing in Agriculture · Soil and Land Suitability Analysis

Highly citedNo

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