Identificação de Áreas de Eucalipto a Partir de Segmentação Espacial e Temporal de Série Temporal Landsat

Abstract

A conversão de sistemas naturais em sistemas antropizados vem causando sobrecarga nos ecossistemas e alterações na paisagem. O Brasil é um dos maiores praticantes da silvicultura, mas as informações sobre o setor são bastante conflitantes. É necessário entender como essas mudanças ocorrem e o Sensoriamento Remoto multitemporal emerge como ferramenta de análise. O objetivo do presente trabalho é testar uma metodologia de detecção de áreas de eucalipto utilizando o algoritmo LandTrendr na plataforma Google Earth Engine combinado com análise orientada a objetos a partir da série temporal do satélite Landsat, entre 1985 e 2020, e identificar a idade dos segmentos encontrados utilizando o mesmo. A matriz de confusão mostrou uma acurácia global de 0.990 com o algoritmo Area² e um Kappa de 0.959, apresentando um resultado bastante satisfatório. Já a identificação da moda do primeiro ano de ganho de cada segmento obteve um Kappa de 0.643.