Utilização do Classificador Spectral Correlation Mapper em Imagens Tm-landsat (Revista Espaço e Geografia, 2022)
Neste trabalho é proposta uma metodologia para a análise de mistura espectral a partir de dados TM-Landsat. A área selecionada na imagem abrange áreas de reserva e de agricultura, em Brasília, DF. O procedimento adotado para a detecção dos membros finais (pixels puros) na imagem TM-Landsat foi omesmo utilizado para o tratamento de dados hiperespectrais, com adaptações específicas. Inicialmente foi feita a conversão dos Números Digitais para valores de reflectância e então foi feita a identificação dos membros finais na área selecionada. A conversão dos Números Digitais em valores de reflectância permitiu a comparação dos espectros obtidos com os de bibliotecas espectrais, os quais auxiliaram na identificação. Para essa área, os membros puros identificados foram: vegetação verde, vegetação não fotossinteticamente ativa, solo e queimada. Foi utilizado o classificador espectral SCM (Spectral Correlation Mapper) para mostrar a disposição dos membros puros na imagem. O uso do procedimento de detecção dos membros finais antes da classificação revelou-se interessante porque ajuda da determinação de amostras para a classificação. Com o uso da análise de mistura espectral, a classificação torna-se mais fiel à concepção do pixel, que pode conter mais de uma classe.