Classificação e monitoramento fenológico foliar da cobertura vegetal na região da floresta Nacional do Tapajós - Pará, utilizando dados multitemporais do sensor "thematic mapper" (TM) do Landsat

• Main Author: Jane Delane Verona
• Other Authors: Yosio Edemir Shimabukuro
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 2002
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/marciana/2003/02.19.13.36

A importância relativa da acurácia no mapeamento da cobertura florestal se dá na necessidade da obtenção de melhoria na elaboração de planos de manejo dos recursos naturais e na determinação de áreas prioritárias para conservação, assim como na análise da paisagem. Outro aspecto que tem despertado cada vez mais interesse na comunidade científica diz respeito às modelagens de ciclos biogeoquímicos e mudanças globais. Estudos relacionados especificam pesquisas de cunho ecológico, por direcionarem importantes questões a respeito de modelagens globais, monitoramento e mudanças climáticas. A principal contribuição deste trabalho foi identificar e quantificar a flutuação da resposta espectral ao longo de sete meses distintos, em decorrência das variações climáticas relacionadas à fenologia florestal, e, a partir disso, direcionar a escolha de imagens mais adequadas para discriminar fisionomias em áreas de floresta tropical. A área de estudo localiza-se na região norte da Floresta Nacional do Tapajós, estado do Pará. Foram utilizadas imagens multitemporais do TM/Landsat-5, correspondentes aos meses selecionados no período de maio de 1997 até agosto de 1999. Inicialmente estas imagens passaram por processos de pré-processamento que envolveram procedimentos de retificação geométrica e registro, assim como de retificação radiométrica. Além das bandas 3, 4, 5 e 7 de cada imagem, foram geradas bandas sintéticas como NDVI, razão 5/4 e imagens fração sombra, solo e vegetação. Em seguida, algumas etapas foram desenvolvidas para garantir a escolha de amostras confiáveis de classes vegetais para a realização dos testes estatísticos: análise preliminar com a imagem de 1999 (máscara de floresta e não floresta); detecção de mudança entre duas datas, 1986 e 1999 (garantir a presença de floresta na última data)e máscara de nuvens (com todas as datas). Sete amostras florestais foram selecionadas, entre elas florestas do alto e baixo platô, babaçu, regeneração de 21 anos e escarpa. Visando confirmar a presença de diferenças sazonais (fenologia)a nível terrestre, campanhas de campo foram realizadas, onde foram coletadas informações florísticas e estruturais, assim como medidas da variação do índice de área foliar através do LAI-2000, em três épocas diferentes, em alguns transectos de floresta primária e secundária. Os resultados não foram satisfatórios. No entanto, em nível orbital, elaborou-se a correlação entre a precipitação e as bandas de cada imagem para as sete classes vegetais, confirmando a presença da variação sazonal, já que encontrou-se uma correlação entre a precipitação e a imagem fração vegetação de 0,94. O interessante foi que o NDVI, apresentou uma correlação muito baixa, talvez por saturar rapidamente dentro do ambiente florestal. Com base nos resultados obtidos, prosseguiu-se com a relação das melhores datas e processamentos para classificar as amostras vegetais. Assim, dois testes estatísticos foram utilizados: testes de anolalias e a análise discriminante "" stepwise"". Os dois testes selecionaram os mesmos meses, setembro, outubro, dezembro e maio, como os ideais para classificar o maior número de amostras vegetais, sendo que as bandas escolhidas em ambos foram a imagem fração sombra, a banda 3, a imagem fração-vegetação e banda 5. O teste de anomalia identificou a banda 7, enquanto que o NDVI foi selecionado na análise discriminante ""stepwise"". A classificação unitemporal separou no máximo 56,61por cento das amostras vegetais, enquanto que a multitemporal alcançou, utilizando 3 ou mais datas, várias bandas/processamentos, valores acima de 90 por cento na classificação. A metodologia adotada alcançou os objetivos e poderá contribuir para futuros estudos de classificação multitemporal da cobertura florestal em ambientes tropicais. === The relative importance of accuracy in forest cover mapping is given by the necessity to obtain improvement in the elaboration of a management plan of natural resources and in the definition of priority areas for conservation, as well as in landscape analysis. Other aspect that has raised even more interest in the scientific community is concerned to modeling of biogeochemical cycles and global changes. Studies related to forest phenology have offered promising results to help the researches of ecological subject, by directing important questions with respect to global modeling, monitoring and climate changes. The main contribution of this work was to identify and quantify the fluctuation of spectral response throughout of seven distinct months, as a consequence of forest phenology related to climate variations, and, from this, to direct the choice of images more adequate for discriminating physiognomies in tropical forest areas. The study area is located in the north region of the Tapajós National Forest, Pará State. Multitemporal Landsat-5 TM images, corresponding to the months selected in the period from May 1997 to August 1999 were utilized. Initially, these images were pre-processed involving procedures of geometric rectification and image registration, as well as radiometric rectification. Besides 3, 4, 5, and 7 bands of each TM image, it was also generated synthetics bands such as NDVI, 5/4 ratio, and shade, soil and vegetation fraction images. Following, some tasks were developed to guarantee reliable samples of vegetation classes to perform the statistical tests: preliminary analysis with 1999 TM image (forest and non forest mask); change detection between two dates, 1986 and 1999 (to guarantee the presence of forest cover in the latest date)and cloud masks for all dates. Seven forest samples were selected, with forest in the high and low plateau, ""babaçu"", regeneration areas with 21 years and scarp among them. With the objective to verify the presence of phenology at terrestrial level, field campaigns were performed, where floristic and structural information were collected, as well as measurements of leaf area index variation, with LAI-2000, in three different epochs, in some primary and secondary forest transects. The results were not satisfactory. However, at orbital level, the correlation between precipitation and the bands of each TM image for the seven vegetation classes were elaborated, confirming the presence of seasonal variation, considering that a correlation of 0.94 between precipitation and vegetation fraction image was achieved. The interesting thing was that the NDVI presented a very low correlation, maybe due to the fact that NDVI values saturate rapidly in the forest environment. Based on these results, the work was pursued by selecting the best dates and processing to classify the vegetation classes. So, two statistical approaches were performed: the anomaly test and the stepwise discriminant analysis. Both tests selected the same months, September, October, December, and May, as the ideal for classifying the highest number of vegetation samples, and the selected bands by both statistical approaches were shade fraction image, band 3, vegetation fraction image, and band 5. In addition, the anomaly test identified the band 7, while the NDVI was selected in the stepwise discriminant analysis. The unitemporal classification approach discriminated a maximum of 56.61 percent of the vegetation samples, while the multitemporal approach achieved values greater than 90 pecent of classification, utilizing 3 or more dates and several bands. The adopted methodology achieved successfully the objectives of this work and will be useful for future multitemporal classification of forest cover in the tropical environment.