Classificação de cobertura de solos em propriedade rural no Cerrado utilizando Geobia

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Resumo

RESUMO: O sensoriamento remoto pode ser utilizado para a detecção e classificação de veredas, porém métodos tradicionais que utilizam apenas a resposta espectral se mostram ineficientes, principalmente em diferenciar veredas de outras fitofisionomias de baixa densidade florestal. Nesse contexto, a Análise de Imagem Baseada em Objeto Geográfico (Geobia) se demonstra promissor, uma vez que classifica a imagem não só pela resposta espectral, mas também pela textura e semelhança entre pixels vizinhos. A área de estudo é uma zona agrícola no município de Campo Verde, com forte presença de agropecuária e áreas de reserva legal bem definidas. Foram utilizadas imagens do sensor orbital CBERS4A, nas bandas Vermelho, Verde, Azul e Infravermelho próximo - NIR, de resolução espacial de 8 metros, e a Pancromática, com resolução espacial de 2 metros. Foram realizadas composições Falsa Cor, Falsa Cor e RGB com tratamento Pansharpening. Foram utilizadas 6 classes: Lavoura, Savana Arbórea, Floresta Densa, Vereda, Corpo d’água e Benfeitorias. Os resultados foram variados: a classificação em RGB se mostrou ineficaz em diferenciar veredas de outros tipos de vegetação; a classificação em Falsa Cor apresentou melhor confiança na classificação de veredas; a classificação com Falsa Cor sob Pansharpening proveu maior confiança para classificação de corpos d’água. O Geobia se demonstrou capaz de detectar veredas se utilizado em condições específicas.

Programação

14:50 até 15:50 em 09/07/2026

Instituições

¹ Universidade Federal de Mato Grosso- UFMT

Eixo Temático

Manejo Florestal

Palavras-chave

Vereda

Sensoriamento remoto

Geobia

CBERS4A