Análise orientada a objetos do sensor óptico ASTER aplicadas à classificação de cangas lateríticas na região de Carajás

A evolução das imagens multiespectrais obtidas nos campos do infravermelho próximo e infravermelho de ondas curtas de sensores orbitais ampliou sobremaneira a capacidade de discriminação dos alvos terrestres. Uma das áreas de aplicação privilegiadas com este tipo de imagem é o sensoriamento remoto voltado às interações rocha-solo-vegetação, que apesar de já dispor de fontes de informação com alta resolução espacial, ainda havia restrição de dados que incorporassem melhores resoluções espectral e radiométrica. A combinação destas duas características permitiu aprimorar a detecção de elementos que compõem uma paisagem possibilitando aplicações no mapeamento de cobertura vegetal, geológico e uso do solo, a partir do auxílio de classificadores automáticos. Entretanto, a aplicação de técnicas de classificação automática às imagens provenientes dos sistemas sensores multiespectrais de resolução espacial média tem encontrado algumas dificuldades, pois a resolução espacial e radiométrica dessas imagens não possuem capacidade de separar alvos pequenos, portanto, sua variabilidade espectral intra e inter-classes pode ficar limitada. Sendo assim, os classificadores que utilizam métodos baseados na classificação pixel a pixel são restritos para classificar este tipo de imagens, pois trabalham apenas com informações espectrais, o que nem sempre é suficiente para discriminar as feições com uma alta variedade de respostas. A distinção de classes neste tipo de imagens pode ocorrer por meio da inclusão de outros atributos/informações, como forma, tamanho e contexto na classificação. A incorporação desses atributos nos classificadores, definem a análise orientada a objetos e são uma opção para ultrapassar a limitação dos classificadores pixel a pixel, tendo em vista que se utilizam informações topológicas (vizinhança, contexto) e geométricas (forma e tamanho) no processo de classificação. O presente trabalho tem como finalidade explorar a análise orientada a objetos na classificação de cangas lateríticas na região da Província Mineral de Carajás, a partir de imagens multiespectrais nos campos do visível e infravermelho próximo (VNIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR), utilizando uma imagem ASTER. A área de estudo engloba os municípios de Canaã dos Carajás, Parauapebas e Curionópolis. Para tanto, foi realizado um experimento no qual foram individualizadas três classes: vegetação, canga laterítica e solo exposto. A classificação envolveu segmentação multiresolução, definição de uma rede hierárquica para classificação dos objetos, validação dos resultados alcançando-se índices de exatidão global de 91,33% e índice Kappa total de 87%. Com isso, foi possível concluir que o método de classificação orientada a objetos para o mapeamento das classes mostrou resultados expressivos, a partir de informações de atributos espectrais e atributos customizados, com a possibilidade de encontrar limiares específicos dos alvos do trabalho, e para a criação de uma matemática de bandas inédita para a classificação automática de cangas lateríticas da região de Carajás.