Análise de técnicas de detecção de mudança para mapeamento de desastres com uso de dados de sensoriamento remoto

Abstract

Nos anos recentes, o Brasil tem sofrido uma série de desastres ambientais, que por sua vez afetam a sociedade, economia e biodiversidade em níveis imensuráveis. O uso de dados obtidos por sensoriamento remoto surge como fonte de informação indispensável na realização de análises sobre os impactos causados pelos desastres ambientais. Dentre diferentes métodos propostos na literatura para o processamento e extração de informação das imagens de sensoriamento remoto, encontram-se as técnicas de detecção de mudança. De modo geral, tais técnicas permitem a obtenção de mapas capazes de expressar as alterações ocorridas na cobertura do solo de uma dada região e período. O uso destas técnicas aponta potencial quanto a geração de insumos para análises relacionadas aos impactos causados por desastres ambientais. Neste contexto, este estudo apresenta a aplicação e comparação entre diferentes métodos de detecção de mudança sobre áreas afetadas por recentes desastres ambientais no Brasil. Os métodos abordados neste trabalho são restritos ao conceito não supervisionado, os quais não exigem informações a priori sobre os dados. Foram realizadas três aplicações, relacionadas aos colapsos ocorridos nas barragens de Mariana e Brumadinho, no estado de Minas Gerais, e queimadas no estado do Mato Grosso, com uso de dados obtidos pelos satélites Landsat-8 e Sentinel-1 e 2. Os resultados obtidos evidenciam que tais técnicas, desde que parametrizadas adequadamente e fazendo uso de atributos favoráveis, são capazes de realizar mapeamentos sobre alterações derivadas dos eventos de desastres.

Keywords

• detecção de mudanças
• não-supervisionado
• desastres ambientais