RESUMO Este trabalho apresenta a seqüência metodológica para identificar e mapear as áreas desflorestadas, na Amazônia, através de processamento digital de imagens do sensor TM (Thematic Mapper) do satélite Landsat. O modelo linear de mistura espectral foi utilizado para a geração das imagens fração vegetação, solo e sombra a partir das bandas origináis das imagens TM adquiridas em 1997 e 1998. Um exemplo desta abordagem é apresentado em área no estado de Rondônia, característica da ocupação humana na forma de espinha de peixe. A imagem fração sombra de 1997 é utilizada para o mapeamento da extensão do desflorestamento (incluindo tanto as áreas recém desflorestadas, bem como as áreas de pastagem e áreas em processo de regeneração). Este mapeamento é feito através da utilização do algoritmo de segmentação e classificação não supervisionada por regiões. A seguir, essas áreas desflorestadas são sobrepostas à imagem fração solo de 1998, permitindo o mapeamento do incremento de desflorestamento utilizando idêntico processo de classificação. O resultado dessas duas classificações, em formato digital, podem ser incluídas em um banco de dados sobre a Amazônia. Atualmente, este método está sendo utilizado, de modo operacional, em 47 imagens que formam a área crítica (PROARCO - IBAMA) em termos de desflorestamento da região Amazônica. Amazônia Thematic Mapper Landsat vegetação 199 1998 Rondônia peixe incluindo regeneração. regeneração . regeneração) regiões seguir classificações Atualmente operacional 4 PROARCO IBAMA Amazônica 19 1
ABSTRACT This work presents the methodological sequence for identifying and mapping the deforested areas, in Amazonia, using digital image processing of Landsat TM data. The spectral linear mixing model was used to generate vegetation, soil, and shade fraction images derived from the original bands of TM acquired in 1997 and 1998. An example of this approach is presented in area of Rondônia State, characteristic of the human occupation in a fishbone pattern. The shade fraction image of 1997 is utilized for mapping the extension of the deforestation (including areas of deforestation, pasture, and forest regrowth). This mapping is performed using the image segmentation and non-supervised classification algorithms. Hence, these deforested areas are overlaid on the soil fraction image of 1998, allowing to mapping the increment of deforestation using the identical classification procedure. The result of these both classifications, in digital format, can be included in an Amazon database. Currently, this method is being used, in an operational way, for 47 TM images that cover the critical area (PROARCO - IBAMA) in terms of deforestation in the Amazon region. Amazonia data vegetation 199 1998 State pattern including pasture regrowth. regrowth . regrowth) nonsupervised non supervised algorithms Hence procedure classifications format database Currently way 4 PROARCO IBAMA region 19 1
