Uma avaliação de várias técnicas de detecção de mudanças lineares para mapeamento da mortalidade florestal usando dados multtemporais do Landsat TM

Mudanças na cobertura florestal podem ser detectadas por uma variedade de métodos de análise de imagens de satélite multtemporais. As questões relacionadas ao uso de sensoriamento remoto no monitoramento florestal operacional incluem qual método de detecção de mudança é mais apropriado e até que ponto as cenas devem ser pré-processadas para minimizar diferenças irrelevantes entre datas. Os resultados indicam um desempenho melhor para a análise de componentes principais e uma transformação Kauth-Thomas multtemporal em comparação com o processo de ortogonalização de Gram-Schmidt. Há poucas evidências que sugiram que o pré-processamento além de métodos simples de correspondência de DN melhore os resultados. As relações entre componentes de mudança e mortalidade são específicas para os dados de imagem particulares sendo utilizados e o tipo de floresta em estudo. A mudança na cobertura florestal pode ser detectada de forma confiável, mas estimativas precisas dos níveis de mortalidade requerem calibração utilizando dados de campo em todas as novas situações. A mudança na umidade de Kauth-Thomas é o indicador único mais confiável de mudança florestal.