ANÁLISE DE CLASSIFICADORES DE ESTÁGIOS SUCESSIONAIS EM UM FRAGMENTO DE MATA ATLÂNTICA

Apesar da reconhecida importância da Mata Atlântica, há uma escassez de estudos utilizando o sensoriamento remoto como ferramenta para identificação e classificação dos diferentes estágios sucessionais de seus remanescentes florestais. Neste estudo comparamos o desempenho de diferentes métodos para classificação de estágio sucessional e investigamos a existência de sazonalidade na resposta espectral de uma floresta tropical densa na Mata Atlântica. Usamos amostras de treinamento de três estágios sucessionais obtidas a partir de uma ortofoto de 2010 e selecionamos imagens Landsat 5 TM para os anos de 2009, 2010 e 2011, considerando os meses de maiores e menores médias históricas de temperatura e precipitação. Para avaliação da sazonalidade da resposta espectral usamos o teste de Mann-Whitney, comparando cada banda do espectro eletromagnético e estágios sucessionais entre as épocas de aquisição das imagens. Para classificação da cobertura vegetal usamos três Índices de vegetação (NDVI, EVI e NDMI) e Análise Discriminante Quadrática (QDA). Comparamos a acurácia dos classificadores a partir de matrizes de validação cruzada. Nossos resultados mostram diferenças significativas entre os estágios sucessionais para todas as bandas espectrais, com melhor distinção na época de menores temperaturas e precipitação. QDA foi o classificador com maior acerto global (92%), seguido por NDMI (68%), NDVI (67%) e EVI (59%). Concluímos que QDA é, dentre os classificadores avaliados, o mais eficiente para classificação sucessional da floresta e que imagens obtidas em época de menor precipitação e temperatura geram uma melhor distinção entre estágios sucessionais para essa fisionomia florestal.