Classificação Baseada em Regras com o Software eCognition 9.0

Com o eCognition 9.0, as duas cenas Landsat 8 foram segmentadas e classificadas, de forma que o mapeamento abrangesse os habitats de Vegetação de Influência Marinha (Campos de Restinga), Vegetação de Influência Marinha (Restinga Arbustiva), Vegetação de Influência Marinha (Restinga Florestal), Vegetação de Influência Fluvial (Comunidades Aluviais), Apicum e Vegetação de Influência Fluviomarinha (Mangue), Superfícies de Areia e Corpos e Cursos de Água.

Baseando-se nos estudos de Kux e Souza (2012), Jeong et al. (2016) e De Giglio et al., (2019), a extração de classes envolveu a segmentação em um nível hierárquico, correspondente à escala dos pixels e dos objetos, o valor estipulado para o tamanho dos objetos foi de 350 e para a forma e a compacidade foi aplicado o valor 0,5.

O valor de entrada 350 possibilitou que objetos grandes fossem criados sobre a imagem, esse critério foi aplicado pois é indicado para a extração de padrões espaciais contínuos e de grande extensão territorial (JEONG et al., 2016) (DE GIGLIO et al., 2019). A estipulação do tamanho dos objetos também permitiu a separação entre a vegetação e outros padrões de cobertura incorporados no mapeamento, como as Superfícies de Areia e os Corpos e Cursos de Água.

Os atributos considerados para a classificação foram: Brilho, Compacidade, Distância entre a coordenada Y e o topo da cena, Distância entre a coordenada X e a borda direita da cena e o NDVI (KUX; SOUZA, 2012) (JEONG et al., 2016) (BERHANE et al., 2018).

Cada regra condicionada e processada pelo software corresponde a uma classe de mapeamento e seus contextos espectrais, texturais, espaciais e de localização associados. Dessa forma, as regras funcionam como uma conexão entre os habitats e seus parâmetros de classificação. O mapeamento é processado seguindo uma ordem, cujo conjunto de regras é representado por uma árvore de decisões (Esquema 1) (JEONG et al., 2016) (VENTURA et

44 A quantidade de input e de outputs no processamento do mapeamento depende da colocação dos parâmetros de classificação, ou seja, o número de parâmetros e regras utilizados para extrair uma classe de habitat é equivalente ao número de inserção de comandos e arquivos de saída (JEONG et al., 2016) (VENTURA et al., 2018).

A classificação das Superfícies de Areia e dos Corpos e Cursos de Água levou em consideração a baixa correspondência dessas classes ao NDVI, dessa forma, foi estipulado um valor de NDVI menor que 0,0 para as duas classes.

Para a distinção entre as Superfícies de Areia e os Corpos e Cursos de Água, foram considerada as características espectrais de reflectância pelas Superfícies de Areia e de absorção de luz pelos Corpos e Cursos de Água. Dessa maneira, foi realizada a classificação das Superfícies de Areia estabelecendo uma regra de atributo Brilho maior que 1.000.

Para a classificação das restingas foi utilizado o NDVI, de forma que o intervalo entre 0,20 e 0,45 foi aplicado para a Vegetação com Influência Marinha (Campos de Restinga), o intervalo de 0,45 a 0,70 foi aplicado para a Vegetação com Influência Marinha (Restinga Arbustiva) e os valores maiores que 0,70 foram aplicados para extrair a Vegetação com Influência Marinha (Restinga Florestal).

O índice NDVI foi empregado para realçar as informações da vegetação por meio da alta reflectância desta classe no Infravermelho próximo (IVP) e absorção na banda do vermelho (BERHANE et al., 2018), conforme a fórmula:

𝑁𝐷𝑉𝐼 =^{𝐼𝑉𝑃 − 𝑉𝐸𝑅𝑀𝐸𝐿𝐻𝑂} 𝐼𝑉𝑃 + 𝑉𝐸𝑅𝑀𝐸𝐿𝐻𝑂

A classificação da Vegetação com Influência Fluvial (Comunidades Aluviais) levou em consideração a sua associação direta com os cursos de água, o que permitiu distinguir essas superfícies dos outros tipos de vegetação em termos de compactação do material (JEONG et

al., 2016). Desse modo, a classificação foi realizada por meio da aplicação do valor de

compacidade maior que 0,5 sobre as restingas classificadas, ou seja, sobre os valores de NDVI maiores que 0,20.

O Apicum e a Vegetação de Influência Fluviomarinha (Mangue) responderam ao NDVI do mesmo modo que as restingas, contudo, esses habitats estão espacialmente restritos a ecossistemas de manguezais, nos setores oeste e leste da região do PNLM (CHAVES et al., 2016). Dessa forma, a sua classificação levou em consideração parâmetros de localização disponibilizados pelo software.

45 Os parâmetros de localização se baseiam nos padrões espaciais de ocorrência de uma classe e na sua distância em km considerando pontos determinados sobre a cena (JEONG et al., 2016). Nesse caso, foram empregados os parâmetros de distância entre o alvo e o topo da cena, considerando a coordenada UTM Y, e de distância entre o alvo e a borda direita da cena, considerando a coordenada UTM X.

Para a classificação do habitat de Apicum dentro dos limites do PNLM, no município de Primeira Cruz, foi aplicada a regra de distância entre a coordenada Y e o topo da cena maior ou igual a 28,05 km. Para a região do município Humberto de Campos, as regras foram a distância entre a coordenada Y e o topo da cena menor ou igual a 30,78 km e a distância entre a coordenada X e a borda direita da cena maior ou igual a 93,84 km.

A classificação do Apicum nos ambientes de manguezais do Rio Preguiças, no município de Barreirinhas, foi realizada por meio da aplicação da regra de distância entre a coordenada Y e o topo da cena igual ou maior a 48,00 km e de distância entre a coordenada X e a borda direita da cena igual ou maior a 91,14 km.

A Vegetação de Influência Fluviomarinha (Mangue) localizada nos municípios de Primeira Cruz e Humberto de Campos, foi classificada através da aplicação de cinco regras. A primeira regra considerou o NDVI maior que 0,65 e a distância entre a coordenada Y e o topo da cena menor que 31,41 km. A segunda regra se baseou na distância entre a coordenada Y e o topo da cena maior que 31,71 km e a distância entre a coordenada X e a borda direita da cena maior que 88,77 km.

A terceira regra considerou o NDVI maior que 0,65 e a distância entre a coordenada Y e o topo da cena menor que 46,71 km. A quarta regra considerou a distância entre a coordenada Y e o topo da cena maior que 46,71 km e a distância entre a coordenada Y e o topo da cena menor ou igual a 50,67 km. A quinta regra se baseou na distância entre a coordenada X e a borda direita da cena maior ou igual a 89,07 km.

Para os mangues associados ao Rio Preguiças, foram estipuladas três regras. A primeira regra considerou a distância entre a coordenada Y e o topo da cena menor ou igual a 64,17 km e a distância entre a coordenada X e a borda direita da cena menor ou igual a 21,47 km.

A segunda regra considerou a distância entre a coordenada Y e o topo da cena maior ou igual a 50,94 km e a distância entre a coordenada Y e o topo da cena menor ou igual a 64,89 km. A terceira regra se baseou no valor de NDVI maior que 0,65 e na distância entre a coordenada X e a borda direita da cena menor ou igual a 18,06 km.

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47 3.5.2 Classificação Baseada em Regras com o Software ENVI 5.6

A classificação de habitats também foi realizada com o software ENVI 5.6, de forma que fossem testados diferentes algoritmos de segmentação e classificação.

Para a classificação de habitats e variáveis ecossistêmicas, é indicada a estipulação de valores que permitam distinguir os diferentes tipos de cobertura da terra, evitando a segmentação excessiva, que tende a causar ruídos e erros de classificação. Com base em Griffith; Hay (2018) e Ventura et al. (2018), o valor de entrada estabelecido para a segmentação com o algoritmo Edge foi de 50 e o valor estipulado para o Merge no processo de segmentação de habitats foi de 40.

O algoritmo escolhido para ser utilizado na função Merge foi o Full Lambda Schedule, que funciona através da mesclagem de segmentos adjacentes com informações espectrais e espaciais similares (GRIFFITH; HAY, 2018).

Considerando o conjunto de atributos disponibilizados pelo software, a classificação envolveu o estabelecimento de regras a partir dos atributos espectrais, texturais e espaciais dos objetos segmentados.

Para a classificação foram utilizadas as bandas espectrais do Vermelho, do Infravermelho Médio e do Infravermelho Próximo, o atributo espacial Redondeza e o NDVI. O conjunto de regras e atributos selecionados e ordenados em uma lógica de classificação foram sistematizados e representados em uma árvore de decisões (Esquema 2).

A classificação da Vegetação com Influência Marinha (Campos de Restinga) foi realizada a partir da aplicação de um valor de NDVI entre 0,20 e 0,40 e de um valor do atributo Redondeza maior que 0,20. O atributo Redondeza foi aplicado de forma a não incluir a Vegetação com Influência Fluvial (Comunidades Aluviais), que apresenta padrão espacial menos redondo e mais alongado (JEONG et al., 2016).

Para a classificação da Vegetação com Influência Marinha (Restinga Arbustiva) foi aplicado um valor de NDVI entre 0,40 e 0,70 e um valor de Redondeza maior que 0,20.

A classificação da Vegetação com Influência Marinha (Restinga Florestal) foi efetuada com a aplicação do valor de NDVI maior que 0,70 e um valor de média da banda espectral do Infravermelho Médio maior que 11,700.

O habitat de Superfícies de Areia foi classificado a partir da aplicação de um valor de média da banda espectral do Vermelho maior que 1.400, considerando a alta resposta espectral dessa classe na banda do Vermelho (ARAUJO; FONSECA, 2016)

48 Para a Vegetação com Influência Fluvial (Comunidades Aluviais) foram aplicados valores de NDVI maior que 0,20. Também foi estipulado um valor de Redondeza menor que 0,20, baseando-se na característica espacial dessa classe, que se assemelha aos cursos de água e apresenta formas menos arredondadas (JEONG et al., 2016).

Para a classe de Corpos e Cursos de Água foi aplicado um valor de média da banda do Infravermelho Próximo menor que 1.850. A classificação do Apicum envolveu a aplicação de uma regra indicando valores da média da banda do Infravermelho Próximo entre 1.850 e 2.000. Considerando a menor resposta espectral das vegetações avasculares ao índice NDVI, foi estipulado um valor de NDVI entre 0,00 e 2,00.

A Vegetação de Influência Fluviomarinha (Mangue) foi classificada a partir da aplicação de um valor de NDVI maior que 0,70 e um valor de Redondeza maior que 2,00. Para distinguir essa classe da Vegetação com Influência Marinha (Restinga Florestal), foi aplicado um valor de média da banda do Infravermelho Médio menor que 1,700.

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50 3.5.3 Classificação Baseada em Seleção de Amostras com o Software ENVI 5.6

A classificação com o método supervisionado por seleção de amostras envolveu a aplicação de um valor de 50 para a segmentação com o algoritmo Edge e um valor de entrada de 40 para a função Merge.

O algoritmo escolhido para a classificação foi o KNN e para a sua operação foi estabelecido o valor de entrada 3 para o conjunto de amostras (K). Nos estudos de extração de feições com seleção de amostras, é indicado a estipulação de valores de 3, 5 ou 7 conjuntos de amostras a serem considerados na operação do algoritmo KNN (THANH NOI; KAPPAS, 2018).

Nesse caso, o valor de entrada 3 foi satisfatório para a efetuação do processo de classificação, de forma a considerar a classe dos 3 objetos mais próximos do objeto a ser classificado.

Foi realizada a seleção de 100 amostras para cada classe do mapeamento e os atributos espectrais, texturais e espaciais foram calculados e estipulados pelo software através da função

Auto Select Attributes. O conjunto de procedimentos envolvidos nessa etapa da pesquisa foi

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Esquema 3: Árvore de decisões para mapeamento de habitats na região do PNLM