FILIPPINI ALBA, J. M.

SCHRODER, V. F.

Portuguese

Infoteca-e

Classificação de ImagensOrbitais com Auxílio daAnálise por ComponentesPrincipais no Município deMontenegro, RS, 2009.Este comunicado técnico discute a conveniência do usoda análise por componentes principais (ACP) comoauxílio no processo de classificação supervisionada deimagens orbitais, segundo classes de uso do solo,sendo usadas imagens de média e alta resolução.O trabalho visa a atender às demandas do projeto“Desenvolvimento e avaliação de produtos e co-produtos da cadeia produtiva do carvão vegetal no RioGrande do Sul, visando a sustentabilidade”, coordena-do pela pesquisadora Ângela Campos Diniz e inseridono contexto do Macroprograma 6, “Apoio ao Desenvol-vimento da Agricultura Familiar e à sustentabilidade doMeio Rural”, da Embrapa Clima Temperado.A classificação supervisionada trabalha com áreas detreinamento, isto é, “áreas delimitadas sobre a imagemque correspondem a locais no terreno representativosde usos conhecidos” (QUARTAROLI; BATISTELLA,2006, p. 10). Essas áreas permitem que o programaprocure pixels com comportamento estatístico seme-lhante, sendo classificada toda a imagem.Dadas n variáveis, a matriz de covariância ou decorrelação é uma matriz simétrica de n x n, no caso dacorrelação os elementos diagonais são unitários. Oscomponentes principais são os “autovetores da matrizde covariância ou de correlação de um conjunto devariáveis” (DAVIS, 1986, p. 529). As bandas de umaimagem orbital são arquivos matriciais, que represen-tam variáveis, cuja matriz de variância ou covariânciaé construída considerando pares de bandas. Assim, oconjunto de pixels relacionados a uma posição damatriz constitui um vetor n dimensional (n é o númerode bandas), cuja representação espacial é um n-elipsóide. Os autovetores (eigenvectors) da matriz“fornecem as orientações dos eixos principais do n-elipsoide, e os autovalores (eigenvalues) representamas distâncias aos sucessivos semi-eixos principais”(DAVIS, 1986, p. 528). A multiplicação das bandas(pixels) pelos valores dos autovetores deriva na criaçãode variáveis ortogonais, os componentes principais.As informações das bandas de um satélitemultiespectral de baixa resolução, como o Landsat-5,são muitas vezes redundantes, ou seja, possuem altaVictor Faria Schroder1José Maria Filippini Alba2242ISSN  1806-9185Pelotas,  RSDezembro,  2010 Técnico1 Licenciado em Geografia, bolsista FAPERGS, Embrapa Clima Temperado, Pelotas, RS, victorpelotas@hotmail.com2 Bacharel em Química, Dr., Pesquisador da Embrapa Clima Temperado, Pelotas, RS, jose.filippini@cpact.embrapa.br.3  Disponível em http://www.dgi.inpe.br/CDSR/.Comunicado2 Classificação de Imagens Orbitais com Auxílio da Análise por Componentes Principais no Município de Montenegro, RS, 2009.correlação (banda 1 - 2 e bandas 5 - 7 principalmente).A análise em componentes principais permite reduzir aredundância, concentrando a variância dos dados nasprimeiras componentes, simplificando o processo declassificação.Todo o processo de análise e classificação de imagensse realizou por meio do aplicativo ER Mapper3. Foiutilizada a imagem Landsat-5 de 13 de abril de 20094,considerada de resolução espacial média, devido aotamanho de pixel de 30 m das bandas refletidas. Asimagens de alta resolução foram obtidas com assistên-cia do software de domínio público Google Earth5. Paraefeitos de comparação se escolheu a porção domunicípio para a qual está disponível a imagem de 10de abril de 2009, que corresponde à maior parte doseu território.Foram amostrados 48 pontos para uma área de 420km², escolhidos aleatoriamente, que possibilitaramconstruir quatro matrizes de confusão, uma para cadatécnica de classificação supervisionada utilizada:3 Earth Resource Mapper Inc., 1999. 4 CD-ROMs. . Aplicativo de processamento de imagens.4 Disponível em http://www.dgi.inpe.br/CDSR/.5 Disponível em http://earth.google.com/intl/pt-BR/download-earth.html(1) Considerando somente as bandas 1, 4 e 5, semaplicar a análise em componentes principais.(2) Considerando as seis componentes principaisgeradas a partir das seis bandas refletidas (1, 2, 3, 4,5 e 7).(3) Considerando apenas as componentes 1, 3 e 4geradas a partir das seis bandas refletidas.(4) Considerando três componentes principais geradasa partir das quatro bandas 1, 3, 4 e 5.Para todas as classificações foram estabelecidas asmesmas dez classes de uso e cobertura do solo,criadas a partir de imagens de alta resolução. Asclasses foram reagrupadas em oito classes e dezsubclasses de uso do solo para facilitar a interpretaçãodos resultados (Tabela 1).Classe/subclasse  Descrição / comentários Pastagem  Áreas de pastagem ou em pousio Agrícola temporário Exposto  Áreas sem cobertura vegetal Agrícola  Culturas temporárias Agrícola permanente  Predominância de frutíferas Florestal Florestal 1  Florestas plantadas com alta reflectância espectral Florestal 2  Florestas plantadas com média reflectância Mata nativa  Áreas de mata nativa ou de encostas sombreadas Várzea  Ecossistemas alagados Água  Corpos hídricos Pavimentado  Zona urbana, estradas, galpões.  Tabela 1. Classes e subclasses de uso do solo utilizadas neste estudo.Fonte: Schroder e Filippini Alba (2010).3 Classificação de Imagens Orbitais com Auxílio da Análise por Componentes Principais no Município de Montenegro, RS, 2009.Procedimento  Flor.  Past.  Água  Agr. perm. Nativa  Pav.  Várzea  Agr. temp. Solo exposto  Totais 1 Amostras   9  7  2  7  11  4  1  3  4  48  Corretas  5  4  0  4  2  2  0  1  2  20  % acerto  55,6  57,1  0,0  57,1  18,2  50,0  0,0  33,3  25,0  41,7 2 Amostras   9  7  2  7  11  4  1  3  4  48  Corretas  7  4  0  5  5  0  0  1  1  23  % acerto  77,8  57,1  0,00  71,4  45,5  0,0  0,0  33,3  25,0  47,9 3 Amostras   9  7  2  7  11  4  1  3  4  48  Corretas  7  3  1  6  5  0  0  2  2  26  % acerto  77,8  42,9  50,0  85,7  45,5  0,0  0,0  66,7  50,0  54,2 4 Amostras   9  7  2  7  11  4  1  3  4  48  Corretas  7  6  1  4  4  2  0  1  3  28  % acerto  77,8  85,7  50,0  57,1  36,4  50,0  0,00  33,3  75,0  58,3  Tabela 2. Resultados da matriz de confusão para os procedimentos 1 – 4 (ver texto). Flor. = florestal; Past. = pastagem;Agr. perm. = agrícola permanente; Pav.= pavimentado; Agr. temp. = agrícola temporário.Fonte: O presente estudo.Os resultados demonstram uma melhoria do processode classificação ao considerar as componentesprincipais, devido a um aprimoramento geral nopercentual de acerto por classe e no total, emconsequência da eliminação de ruído e da acumulaçãode variância para as primeiras componentes. Porém,durante este trabalho se conseguiu melhorar osresultados para apenas uma classe. A eficiênciaaumentou ao se considerar quatro bandas (Procedi-mento 4), e não as seis, para gerar as componentesprincipais, provavelmente devido à diminuição daredundância. A variabilidade no percentual de acertopoderia ser reduzida considerando-se mais pontos decontrole.ReferênciasDAVIS, J. Statistics and data analysis in geology. 2.ed. Nova York: John, Wiley & Sons, Inc., 1986. 645p.QUARTAROLI, C. F.; BATISTELLA, M. Classificaçãodigital de imagens de Sensoriamento Remoto: TutorialBásico. Campinas: Embrapa Monitoramento porSatélite, 2006. 50 p. (Documento 56).SCHODER, V.; FILIPPINI ALBA, J.M. Potencialidadedo uso de imagens orbitais para detecção de mudan-ças temporais: estudo de caso no município deMontenegro-RS, 1993 – 2008. Pelotas: EmbrapaClima Temperado, 2010. (Embrapa Clima Temperado.Comunicado Técnico). No prelo.4 Classificação de Imagens Orbitais com Auxílio da Análise por Componentes Principais no Município de Montenegro, RS, 2009.Exemplares  desta  edição  podem  seradquiridos  na:Embrapa  Clima  TemperadoEndereço:  Caixa  Postal  403Fone/fax:  (53)  3275  8199E-mail:  sac@cpact.embrapa.br1a  edição1a  impressão  (2010):  50  exemplaresPresidente: Ariano Martins de Magalhães JúniorSecretário-Executivo:  Joseane  Mary  Lopes  GarciaMembros: Márcia Vizzoto, Ana Paula Schneid Afonso,Giovani Theisen, Luis Antônio Suita de Castro, FlávioLuiz Carpena Carvalho, Christiane Rodrigues CongroBertoldi e Regina das Graças Vasconcelos dos SantosSupervisão  editorial:  Antônio Luiz Oliveira  HeberlêRevisão de texto: Bárbara Chevallier CosenzaEditoração  eletrônica:  Bárbara  Neves  de  BrittoComitê  depublicaçõesExpedienteComunicadoTécnico 242

Classificação de imagens orbitais com auxílio da análise por componentes principais no município de Montenegro, RS, 2009.

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Classificação de imagens orbitais com auxílio da análise por componentes principais no município de Montenegro, RS, 2009.

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