RESUMO Recentemente, variáveis geoestatísticas derivadas de imagens de sensoriamento remoto ganharam espaço dentre os procedimentos de detecção de mudanças, porém, o potencial temporal destas variáveis para o mapeamento das mudanças baseado na análise por objetos ainda é pouco estudado. Neste estudo, o desempenho de um conjunto de índices calculados de semivariogramas derivados de imagens NDVI bitemporais para detectar mudanças na cobertura do solo foi analisado e avaliado. O município de Mariana foi selecionado para teste e validação da metodologia devido ao grande impacto ocasionado pelo desastre. O processo iniciou-se com a aquisição de imagens Landsat 8 antes e após o desastre e o cálculo do NDVI. Os objetos foram criados através da segmentação em multiresolução baseada na imagem pós-desastre. Os semivariogramas experimentais foram gerados dentro de cada objeto e os índices foram extraídos e selecionados através da análise de componentes principais. Os índices selecionados foram utilizados como dados de entrada para o algoritmo support vector machines para a classificação de áreas de mudança e não mudança. Os índices selecionados se mostraram efetivos para a detecção de mudanças, indicando a possibilidade de utilização para a detecção de mudanças baseada em objetos, resultando em um mapa precisos das áreas inundadas afetadas pelo desastre. Esta abordagem pode ser usada em muitos outros contextos para uma avaliação rápida e precisa de tais mudanças na cobertura do solo.

ABSTRACT Object-based change detection is a powerful analysis tool for remote sensing data, but few studies consider the potential of temporal semivariogram indices for mapping land-cover changes using object-based approaches. In this study, we explored and evaluated the performance of semivariogram indices calculated from remote sensing imagery, using the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) to detect changes in spatial features related to land cover caused by a disastrous 2015 dam failure in Brazil’s Mariana district. We calculated the NDVI from Landsat 8 images acquired before and after the disaster, then created objects by multiresolution segmentation analysis based on post-disaster images. Experimental semivariograms were computed within the image objects and semivariogram indices were calculated and selected by principal component analysis. We used the selected indices as input data to a support vector machine algorithm for classifying change and no-change classes. The selected semivariogram indices showed their effectiveness as input data for object-based change detection analysis, producing highly accurate maps of areas affected by post-dam-failure flooding in the region. This approach can be used in many other contexts for rapid and accurate assessment of such land-cover changes.

RESUMO No presente artigo realizou-se uma avaliação da ocupação da sub-bacia Córrego dos Bois, no município de Oliveira (MG) - com base nos resultados foram obtidas as classes de uso e ocupação do solo, delimitadas as áreas de preservação permanente, identificadas a ocorrência de conflito entre o uso do solo e a legislação e elaborados indicadores ambientais. Foi construído um mosaico a partir de três imagens provenientes dos satélites RapidEye. O método de classificação adotado foi a classificação orientada a objetos e para isso utilizou-se o software Ecognition Developer 8.0®. O algoritmo utilizado no processo de classificação foi o vizinho mais próximo, que leva em consideração a proximidade dos objetos segmentados na imagem em um espaço de características. A avaliação da exatidão da classificação foi realizada com base na coleta de amostras de acurácia obtidas aleatoriamente em áreas previamente conhecidas na imagem. Foram obtidas as classes água, café, eucalipto, floresta, infraestrutura, mineração, pastagem, rodovia, solo exposto e várzea, e encontradas somente duas categorias de áreas de preservação permanente (APP), ao longo dos cursos d’água e no entorno das nascentes. Conclui-se que a área total da sub-bacia Córrego dos Bois é de 1.540,18 ha, dos quais 40,70% são ocupados por pastagem, 35,84%, por cafezal e 18,84%, por vegetação nativa. O conflito do uso e da ocupação do solo nas áreas destinadas à preservação corresponde a 25,58% do território das APPs.

ABSTRACT In the present work, we evaluated the occupation of the Córrego dos Bois sub-basin, in the municipality of Oliveira County, Minas Gerais State, in Brazil - based on it, it has been obtained land cover classes, defined areas of permanent preservation, identified the conflict among land use and environmental laws, and calculated environmental indicators. Initially, it was constructed a mosaic of three RapidEye images. The classification method used was the object-based classification with the Ecognition Developer 8.0® software. The classifier algorithm applied was the nearest neighbor, which takes in account the proximity of segmented objects in an image in the feature space. A random sampling, in some previously defined areas, performed the evaluation of the classification accuracy. The land cover classes obtained were water bodies, coffee farming, Eucalyptus forests, native forests, buildings, mining, pasture, road, bare land and floodplain. It was identified only two categories of preservation permanent areas in the study area: adjacent to rivers and springs. It concludes that the total area of the Córrego dos Bois sub-basin is 1,540.18 hectares, where 40.70% are pastures, 35.84% are coffee plantations, and 18.84% are native forests. The corresponding conflict of the land use in the preservation areas is 25.58%.