COMPARAÇÃO ENTRE CLASSIFICAÇÕES DE IMAGEM RAPIDEYE PARA O CÁLCULO DO CN DE BACIA HIDROGRÁFICA URBANA: ESTUDO DE CASO DO ARRIO PEPINO (PELOTAS/RS)

Código

PAP022911

Autores

GUSTAVO WILLY NAGEL, Fabrício da Silva Terra, Jade Silva de Oliveira, Marcio Pagano Aragona

Tema

4 - Hidrologia superficial e hidrometria

Resumo

O número de curva (CN) é um parâmetro usado para prever o escoamento direto do excesso de precipitação, e depende do uso da terra e das mudanças de cobertura. Imagens de alta resolução espacial têm sido importantes para identificar essas mudanças. Esta pesquisa teve como objetivo comparar os efeitos de diferentes mapas de uso e uso de terras produzidos a partir de classificações K-means, MaxVer e SAM de alta resolução espacial em relação ao cálculo do valor de CN na BHU do Arroio Pepino (Pelotas / RS). Nossa hipótese foi que diferentes algoritmos de classificação produziram mapas divergentes que, por sua vez, afetaram o valor do CN de uma BHU. Uma imagem RapidEye foi classificada para mapear a superfície e 10 classes foram identificadas. O valor CN de cada classe foi obtido comparando-se aos valores tabelados e o valor CN total foi calculado levando em consideração a área proporcional de cada classe. O MaxVer foi o melhor classificador executado (precisão global: 64,89% e índice kappa: 0,59). Diferenças em proporções de uso do solo e classes de cobertura obtidas de diferentes classificadores afetam o valor CN desta bacia hidrográfica urbana, onde sua qualidade é altamente dependente da precisão da imagem classificada.