Dados ópticos e SAR para classificação de cobertura da terra por árvore de decisão na região da Floresta Nacional de Tapajós, Pará - Luciane Yumie Sato (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2012)
A floresta Amazônica ocupa uma área de aproximadamente 5 milhões de k$m^{2}$, sendo responsável por concentrar grande parte da biodiversidade do planeta. Apesar de sua importância, esta região sofre constantemente com o processo de desmatamento e por isso é fonte de estudos e centro de atenção da comunidade científica mundial. A FLONA do Tapajós é uma importante referência de unidade de conservação dos recursos florestais tropicais, e é frequentemente alvo de diversos estudos. Entretanto, ainda são poucos os trabalhos que integram informações de duas ou mais fontes de dados coletados remotamente para o mapeamento de cobertura da terra dessa área. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é realizar o mapeamento da cobertura da terra da região da FLONA do Tapajós, incluindo classes de degradação florestal e de regeneração. Para isso, foi utilizada a técnica de árvore de decisão aplicada às informações provenientes de múltiplos sensores de observação terrestre para a classificação da área de estudo. Foram testadas diferentes combinações de atributos como dados de entrada no treinamento da árvore de decisão, e, com isso, foi possível avaliar a contribuição de cada informação nas classificações. Os atributos utilizados a partir de imagens ópticas foram: seis bandas provenientes do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite Landsat-5, imagens-fração do MLME, índices de vegetação NDVI, NDWI e SAVI. Das imagens RADARSAT-2 foram utilizadas as imagens intensidade, as diferenças de fase, as componentes de espalhamento volumétrico, double-bounce e superficial obtidas da decomposição de alvos. Além disso, foram utilizados atributos de textura extraídos de dados ópticos e SAR. Os resultados quando comparados aos resultados que utilizaram apenas os dados TM, avaliados através do índice Kappa, mostraram que a integração de dados ópticos e SAR não apresentaram uma melhora significativa. Entretanto, a utilização de todos os atributos resultou em uma classificação com índice Kappa considerado Excelente. A utilização da técnica de árvore de decisão permitiu a integração de dados de diferentes sensores e foi computacionalmente eficiente nas classificações da cobertura florestal. === The Amazon rainforest covers an area of approximately 5 million k$m^{2}$, and is responsible for concentrating much of the planet's biodiversity. Despite its importance, this region is constantly in the process of deforestation and therefore is a source of study and the center of attention of the scientific community. The Tapajós National Forest is an important reference unit for conservation of tropical forest resources, and is often the target of several studies. However, there are few studies that integrate information from two or more sources of remotely sensed data for mapping land cover in this area. In this context, the main objective of this study is to map the land cover in the region of the Tapajós National Forest, including classes of forest degradation and regeneration. For this, we used the technique of decision tree applied to information from multiple Earth observation sensors for the classification of the study area. We tested different combinations of attributes as input data to train the decision tree, and thus it was possible to evaluate the contribution of each source of information in the classification. The attributes used from optical images were six Thematic Mapper (TM)/Landsat-5 bands, MLME-fraction images, and NDVI, NDWI and SAVI indices. We also used the RADARSAT-2 intensity images, the phase difference and volume, double-bounce and surface scattering, obtained from target decomposition technique. Furthermore, we used texture attributes extracted from optical and SAR data. The integration of optical and SAR data showed no significant improvement when compared to the results when only TM data were used as measured by the Kappa index. However, the proposed use of all attributes resulted in a Kappa Index classification considered excellent. The use of decision tree technique enabled the integration of data from different sensors and was computationally efficient in the classification of forest cover.