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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/41712
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Title: Classificação do uso e cobertura da terra utilizando imagens SAR/Sentinel 1 no Distrito Federal
Other Titles: Land use/land cover (LULC) classification based on SAR/Sentinel 1 image in Distrito Federal, Brazil
Authors: Barbosa, Felipe Lima Ramos
Guimarães, Renato Fontes
Carvalho Júnior, Osmar Abílio de
Gomes, Roberto Arnaldo Trancoso
metadata.dc.identifier.orcid: https://orcid.org/0000-0002-5912-0299
https://orcid.org/0000-0002-9555-043X
https://orcid.org/0000-0002-0346-1684
https://orcid.org/0000-0003-4724-4064
Assunto:: Imagens de satélite
Ambiente urbano
Solo urbano - uso
Issue Date: Feb-2021
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Citation: BARBOSA, Felipe Lima Ramos; GUIMARÃES, Renato Fontes; CARVALHO JÚNIOR, Osmar Abílio de; GOMES, Roberto Arnaldo Trancoso. Classificação do uso e cobertura da terra utilizando imagens SAR/Sentinel 1 no Distrito Federal. Sociedade & Natureza, v. 33, fev. 2021. DOI: https://doi.org/10.14393/SN-v33-2021-55954. Disponível em: http://www.seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/55954. Acesso em: 13 maio 2021. _______________________________________________________________________________________________________________________________________________________
BARBOSA, Felipe Lima Ramos; GUIMARÃES, Renato Fontes; CARVALHO JÚNIOR, Osmar Abílio de; GOMES, Roberto Arnaldo Trancoso. Land use/land cover (LULC) classification based on SAR/Sentinel 1 image in Distrito Federal, Brazil. Sociedade & Natureza, v. 33, fev. 2021. DOI: https://doi.org/10.14393/SN-v33-2021-55954. Disponível em: http://www.seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/55954. Acesso em: 13 maio 2021.
Abstract: Os desafios sociais e ambientais estão diretamente relacionados à concentração populacional existente nos ambientes urbanos, que contribuem em mais de 75% do Produto Interno Bruto (PIB) mundial. Assim, é essencial a detecção da dinâmica do uso e cobertura da terra visando à elaboração e efetivação de políticas públicas. Os sistemas SAR, especialmente as técnicas de interferometria, vêm apresentando ótimos resultados frente a esse desafio, uma vez que não possuem influência direta da atmosfera. Limitados estudos foram realizados utilizando-se a coerência interferométrica proveniente do satélite Sentinel-1 em ambiente urbano. Nesse sentido o objetivo desse estudo foi classificar o uso e cobertura da terra de parte do Distrito Federal tendo por base diferentes dimensionalidades considerando as medidas de intensidade e de coerência interferométrica relativas ao ano de 2018. Os resultados mensurados a partir das métricas Kappa e F1 indicam que a inserção de uma série temporal de coerências interferométricas melhora o desempenho da classificação, de 0,50 a 0,75 (Kappa) e de 0,54 a 0,79 (F1), fato que ficou evidente na melhora de desempenho das classes temáticas relacionadas à cobertura vegetal. Ademais, também constata-se que a identificação dos objetos urbanos é melhor representada pela utilização apenas das intensidades (VV e VH) no processo classificatório.
Abstract: The social and environmental challenges are directly related to the existing population concentration in urban environments, contributing to more than 75% of the world’s Gross Domestic Product (GDP). Thus, the Land Use and Land Cover (LULC) dynamics are essential to support public policy elaboration and implementation. SAR systems, especially the interferometry techniques, have shown remarkable results in this challenge since they do not have direct influence from the atmosphere. Few studies used interferometric coherence from the Sentinel-1 image in an urban environment. This research aims to classify the LULC in the Distrito Federal, Brazil, based on different dimensions considering the intensity and interferometric coherence for the year 2018. The results measured from the Kappa and F1 metrics indicate that the insertion of a time series of interferometric coherencies improves the performance of the classification, from 0.50 to 0.75 (Kappa) and from 0.54to 0.79 (F1), a fact that was evident in the improved performance of the thematic classes related to vegetation cover. Furthermore, the best identification of urban objects used only the intensities (VV and VH) in the classification.
Licença:: (CC BY) - Este é um artigo de acesso aberto distribuído nos termos da Licença de Atribuição Creative Commons, que permite o uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o trabalho original seja devidamente citado.
DOI: https://doi.org/10.14393/SN-v33-2021-55954
Appears in Collections:GEA - Artigos publicados em periódicos

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