DESEMPENHO DO SATÉLITE SINO-BRASILEIRO DE RECURSOS TERRESTRES CBERS-2 NO MAPEAMENTO DA COBERTURA DA TERRA NO DISTRITO FEDERAL, BRASIL

Abstract

O sucesso do lançamento de dois satélites, a garantia de continuidade desse programa por parte dos governos federais envolvidos e a disponibilização dos seus dados sem custos na rede mundial de computadores fizeram com que o CBERS-2 (Satélite Sino-Brasileiro de Recursos Terrestres,China-Brazil Earth Resources Satellite) se tornasse uma excelente opção para os usuários em diversas aplicações de dados ópticos de sensoriamento remoto com resolução espacial intermediária. Nesse estudo, dados multiespectrais e multitemporais do CBERS-2 do Distrito Federal (DF) foram processados para analisar o potencial para discriminar classes representativas de cobertura da terra. Para isso, foram analisadas estatisticamente 101 amostras sobre áreas representativas de vegetação natural (formações herbáceas, arbustivas e arbóreas) e uso antrópico (áreas urbanas, reflorestamentos e culturas agrícolas). Resultados dessa pesquisa demonstraram o potencial dos dados do CBERS-2 para discriminar classes da cobertura da terra do DF e uma possível limitação para monitorar as suas variações sazonais devido à cobertura de nuvens persistente na maioria das imagens obtidas em 2005.

Keywords :CBERS-2; sensoriamento remoto; sazonalidade; cerrado; cobertura da terra.

ABSTRACT

The successful launching of two satellites, the assurance of the continuity of the program by the involved federal governments and the availability of its data without costs in the web made the China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS-2) an excellent option for optical and medium spatial resolution remote sensing users in several applications. In this study, the CBERS-2 multispectral and multitemporal data from Federal District (FD) of Brazil were processed to analyze their potential to discriminate representative land cover classes. We analyzed 101 samples over representative areas of natural vegetation (grasslands, shrublands and woodlands) and land use (urban areas, reforestations and croplands). Results from this research showed the potential of CBERS-2 data to discriminate land cover classes of FD and a possible limitation to monitor their seasonal variations due to the persistent cloud cover in most of the images acquired in 2005.

Keywords :CBERS-2; remote sensing; seasonality; Brazilian savanna; land cover.