02502naa a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001910000200006024501040008026000090018452018250019365000120201865000250203065300150205570000160207070000200208670000190210677301830212515666992003-03-28 2002 bl uuuu u00u1 u #d1 aFERREIRA, M. E. aAvaliacao preliminar do modelo linear de mistura espectral para o mapeamento do cerrado brasileiro. c2002 aO Cerrado brasileiro, segundo maior bioma na America do Sul, compreende um mosaico de vegetacao, verticalmente estruturado por gramineas, arbustos e arvoress. Considerado como a principal fronteira agricola no Brasil, estima-se que 40% da cobertura de Cerrado ja tenham sido convertidas em pastagens cultivadas, plantacoes de graos, expansao urbana e areas degradadas. Apesar desta agressiva conversao, poucas pesquisas vem sendo desenvolvidas quanto ao uso operacional do sensoriamento remoto para eficientemente monitorar e entender este bioma. Dentro desde contexto, nos avaliamos a utilidade de um Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) para o mapeamento das principais fitofisionomias de Cerrado (Campo Limpo, Campo Sujo, Cerrado Ralo e Cerrado Denso) encontradas no Parque Nacional de Brasília, uma área com aproximadamente 30.000 ha, ao norte do Distrito Federal, entre 15º 35' - 15º 45' latitude sul e 47º 53' - 48º 05' longitude oeste. O MLME, aplicado sobre uma cena Landsat 7 ETM+ (221 / 71) atmosfericamente corrigida, obtida em 20 de julho de 2001 (estacao seca), e baseado em endmembers coletados na própria imagem, discrimou quatro componentes: a) Campo Limpo, b) Mata da Galeria, c) Solo exposto, e d) agua/sombra. De uma forma geral, consideramos o metodo Constrained Least Square (CLS) como o mais indicado para discriminar a vegetacao densa / componentes florestais, com valores próximos a 1 nas imagens-fracao, em acordo com os dados de campo, enquanto que o componente graminoso foi subestimado (imagens-fracao com valores abaixo de 0.7). Nossos resultados, embora preliminares e nao-conclusivos, indicam o potencial do MLME para mapear este complexo bioma, marcado por misturas espectrais significantes, particularmente nas fitofisionomias com baixa biomassa (Campo Limpo e Campo Sujo). aCerrado aSensoriamento Remoto aMapeamento1 aSANO, E. E.1 aFERREIRA, L. G.1 aMENESES, P. R. tIn: SIMPOSIO LATINOAMERICANO DE PERCEPCION REMOTA Y SISTEMAS DE INFORMACION ESPACIAL, 10.; REUNION PLENARIA DE SELPER, 21., 2002, Cochabamba. [Anais]. Cochabamba: [s.gn.], 2002.