Revista Brasileira de Cartografia (Oct 2023)
Evaluation of spectral indices for mapping burned areas using unsupervised classification in different ecosystems using spectral indices from Sentinel-2 images
Abstract
O fogo é um dos agentes naturais de maior impacto no ecossistema terrestre e desempenha importante função ecológica em grande parte da superfície terrestre. Para regular e avaliar os danos ambientais, o sensoriamento remoto é uma técnica importante para mapear e monitorar as mudanças nas paisagens florestais produzidas por incêndios. Para estimar a severidade do incêndio, a distinção temporal entre os índices espectrais de severidade ordenados antes e depois do incêndio é crítica. Este estudo examina o desempenho de vários índices espectrais derivados das bandas Sentinel-2 MSI (Multispectral Instrument) para a detecção de áreas afetadas por incêndios florestais em regiões com diferentes ecossistemas localizadas no Brasil, o Estados Unidos e Portugal. O índice de separabilidade (M) e o classificador automático Reed-Xiaoli Detection (RXD) Anomaly permitiram avaliar a separabilidade espectral e a precisão temática da área queimada para os diferentes índices espectrais. Os parâmetros de análise foram baseados na dispersão espacial com dados de validação, Erros de Comissão (CE), Erros de Omissão (OE) e Coeficiente de Sorensen-Dice (DC). Os resultados indicaram que os índices baseados exclusivamente no infravermelho de ondas curtas mais longo (LSWIR), SWIR mais curto (SSWIR2) e bandas de borda vermelha apresentaram alto grau de separabilidade e foram mais adequados para detectar as áreas queimadas, embora tenha sido observado que o a diversidade de uso da terra afeta o desempenho dos índices. Os índices fornecidos pelos dados multitemporais do Sentinel-2 permitiram auxiliar o manejo florestal para o monitoramento espacial das cicatrizes de incêndio estudadas, adaptando-se aos diferentes biomas interligados.
