Resumo
Este trabalho teve como objetivo analisar classificações de séries temporais MODIS-NDVI, com 3 diferentes algoritmos, buscando identificar a quantidade ideal de imagens para estudos em ambientes com altas taxas de nebulosidade. O recorte espacial utilizado para o estudo foi o município de Capixaba, localizado no Estado do Acre na região amazônica. Para cada imagem NDVI, construiu-se uma máscara de nuvem. Esta máscara permitiu organizar o cubo temporal por quantitativo de cobertura de nuvem. Assim, testou-se o impacto da eliminação das imagens com alta nebulosidade para a classificação da série. A cada corte, o cubo temporal foi refeito, avaliando resultados para um novo conjunto de bandas. Para a análise de acurácia, adotou-se o coeficiente Kappa. Ao todo foram feitas 84 classificações. Foram testados 3 algoritmos de classificação (Mínima Distância, Spectral Angle Maper e Spectral Correlation Mapper) e 4 diferentes interações entre classes e amostras. Observou-se que, ao longo do período analisado, aproximadamente 80% das imagens apresentaram cobertura de nuvens acima de 90%. Os testes mostraram que a retirada das imagens com nuvem, aumentou a qualidade da classificação, sendo que os melhores resultados foram encontrados em cubos pequenos (10 a 35 imagens) e com baixa cobertura de nuvem (0 a ~6 %). O algoritmo Mínima Distância apresentou o menor coeficiente de variação dentre os resultados encontrados, mostrando menor sensibilidade à presença de nuvens.
Palavras-chave:
cobertura de nuvem; series temporais; Amazônia