DADOS MULTI-SENSORES PARA RECONHECIMENTO E MAPEAMENTO DE AMBIENTES SEDIMENTARES NA PLANÍCIE DO RIO AMAZONAS

Abstract

Este trabalho propôs utilizar imagens de Synthetic Aperture Radar (SAR) que operam no intervalo das microondas, assim como imagens ópticas que operam no Visible-Near Infrared (VNIR) para reconhecer e mapear os principais ambientes fluviais do Baixo Amazonas. A área-teste (Ilha Grande do Tapará, que correspondente ao setor central do Baixo Rio Amazonas) foi escolhida com o intuito de aumentar a acurácia e qualidade de pontos de controle usados na interpretação dos ambientes da planície. O mapeamento das feições sedimentares foi baseado em classificações não supervisionadas e intepretação visual das imagens Ópticas, SAR e da imagem SPC-SAR resultante do sinergismo entre as imagens iniciais. Os resultados permitiram a identificação de classes lama, areia, vegetação arbórea e pasto aquático, resultando na associação de ambientes de lagos, diques, canais fluviais, deltas fluviais e praia fluvial. Os índices de acurácia geral obtidos pelos classificadores foram de 93,33% e 0,90 para a imagem do sensor óptico; 93,33% e 0,89 para a imagem SAR; e 78,25% e 0,63 para o produto SPC-SAR. Os resultados indicam que o uso dos dados associados nos fornece importantes e precisas informações sobre a planície e, ainda, que o produto integrado contribuiu para o mapeamento da área estudada.