Comparação de métodos de classificação de imagem de CEBERS-4A e potencial aplicação para detecção de feições erosivas na Bacia do Sana - RJ

Abstract

Este estudo tem como objetivo avaliar e comparar os resultados da classificação supervisionada e de classificação automática em imagens de CEBERS 4A e sua potencial aplicação no estudo de áreas erodidas no interior da Bacia Hidrográfica do Rio Sana, Distrito de Macaé-RJ. Os resultados obtidos apontaram acurácia de 0,8936 para o método supervisionado OBIA e de 0,837 para o método automático K-means, ambos considerados de excelente desempenho. A elevada precisão é atribuída à predominância das classes pasto e floresta na área de estudo. No entanto, ambos os métodos demonstraram limitações na classificação de áreas urbanas fragmentadas, bem como confusão entre as classes água, sombra e rocha. Destaca-se que o método K-means obteve melhor desempenho na identificação de solo exposto, permitindo reconhecer feições erosivas concentradas principalmente em áreas antropizadas ao longo do curso do Rio Sana, especialmente nas regiões de pastagem.