ESCOLHA DO MELHOR DESCRITOR PARA A DETECÇÃO DE TRAJETÓRIAS EM FLORESTAS TROPICAIS UTILIZANDO OS ALGORITMOS LANDTRENDR

Resumo

O entendimento de como os sistemas terrestres evoluem é importante na busca de estratégia que otimizem a utilização dos recursos naturais e minimizem os impactos ambientais. O monitoramento das mudanças florestais, através de técnicas de sensoriamento remoto tem sido fundamental. Com a disponibilização de todo o acervo de imagens do programa Landsat/NASA, melhoras na qualidade dos dados e o surgimento de novos algoritmos constituem um avanço metodológico que supera as limitações espaciais e temporais dos métodos tradicionais de detecção de mudanças. Neste artigo, objetiva-se entender o comportamento de cinco descritores disponíveis nos algoritmos LandTrendr, um classificador de trajetórias em séries temporais baseado em pixels, para avaliar qual tem o melhor desempenho em detecções de mudanças florestais em ambiente tropical. Para tal foram aplicados testes estatísticos sobre sua classificação, o teste de McNemar e uma validação a partir do Índice Kappa, onde o descritor NDVI apresentou os melhores resultados.