Comparação fotointerpretativa entre aerofoto e imagem de satélite

Abstract

Este estudo objetivou avaliar o uso de diferentes metodologias na determinação do uso e ocupação da terra utilizando aerofotos digitais, com resolução espacial de 1 m (cenário 01) e imagens de satélite, com resolução espacial de 0,5 m (cenário 02), fotointerpretadas em tela, na escala cartográfica de 1:2.000, da bacia hidrográfica do córrego Horizonte, Alegre-ES. Utilizaram-se os índices de desempenho global e índice Kappa para determinação do erro médio entre os cenários e teste t a 5 % de probabilidade para avaliar o grau de significância no processo de fotointerpretação entre os cenários 01 e 02. Foram identificadas 27 classes de uso da terra para os cenários 01 e 02. As classes de pastagem (599,62 e 442,43 ha) e fragmento florestal (319,45 e 258,07 ha) respectivamente, ocupando maiores áreas nos dois cenários, compondo 69,80 % para o cenário 01 e 53,04 % para o cenário 02 das áreas totais. Verificou-se uma variação positiva do DG em 6,67 % do cenário 01 em relação ao cenário 02. Entretanto o K demonstra que o cenário 02 possui uma menor taxa entre os erros de omissão e comissão em 2,09 %, não apresentado significância pela análise estatística em nível de 5 % pelo teste t.

This study evaluated the result of different methodologies in determining the use and occupancy of land using digital aerial photographs with spatial resolution of 1 m (scenario 01) and satellite imagery with a spatial resolution of 0.5 m (scenario 02), photo-interpreted screen, on a scale of 1:2.000 mapping, watershed ‘Horizonte’ stream, in Alegre, ES state. We used the global performance indices and Kappa index for determining the average error between the sets and t test at 5 % probability to assess the degree of significance in the process of image interpretation between scenarios 01 and 02. We identified 27 classes of land use for scenarios 01 and 02. The classes of pasture (599.62 and 442.43 ha) and forest fragmentation (319.45 and 258.07 ha) respectively, occupying the largest areas in the two scenarios, composing 69.80 % for scenario 01 and 53.04 % for scenario 02 of the total area. There was a positive variation of 6.67 % in the DG scenario in scenarios 01 and 02. However, the K shows that the scenario 02 has a lower rate of errors of omission and commission of 2.09 %, but does not present significance by the statistical analysis presented at 5 % level by t test.