Cálculo da curva número para bacia hidrográfica urbana utilizando diferentes abordagens de classificação para imagem orbital RapidEye: estudo de caso para o arroio Pepino (Pelotas, RS)

O valor da curva-numero (CN) e um parâmetro empirico usado na determinacao do escoamento superficial direto a partir dos excessos de precipitacoes, sendo dependente das mudancas de uso e cobertura da superficie. Imagens de alta resolucao espacial sao importantes para identificar tais mudancas em bacias hidrograficas urbanas. O objetivo deste trabalho foi comparar os efeitos de diferentes mapas de uso e cobertura, produzidos a partir de classificacoes nao-supervisionada (K-medias) e supervisionadas (MaxVer, SAM e SVM) em uma imagem orbital de alta resolucao espacial, no calculo do valor CN da bacia hidrografica urbana do Arroio Pepino (Pelotas, RS). A hipotese e de que diferentes algoritmos de classificacao produzem diferentes mapas de superficie que por sua vez afetam o valor CN final. As classificacoes foram realizadas em uma imagem RapidEye e 10 classes foram identificadas: agua, asfalto, estrada de terra, vegetacao (3 tipos) e coberturas (4 tipos). O valor CN de cada classe foi obtido pela comparacao com valores tabulados, e o valor CN total foi calculado pela media ponderada considerando a area proporcional de cada classe. O SVM foi o algoritmo de melhor desempenho (acuracia global de 70,36% e indice kappa de 0,66). Os valores finais de CN apresentaram distintas intensidades: CNtotal = 88,96 para SAM, CNtotal = 89,66 para K-medias, CNtotal = 89,94 para SVM e CNtotal = 90,71 para MaxVer. A proximidade entre estes valores foi influenciada pela baixa capacidade de drenagem da bacia estudada mesmo em areas vegetadas. Diferencas nas proporcoes das classes afetam o valor do CN final da bacia, e sua qualidade e altamente dependente da acuracia da imagem classificada. O valor da curva-numero (CN) e um parâmetro empirico usado na determinacao do escoamento superficial direto a partir dos excessos de precipitacoes, sendo dependente das mudancas de uso e cobertura da superficie. Imagens de alta resolucao espacial sao importantes para identificar tais mudancas em bacias hidrograficas urbanas. O objetivo deste trabalho foi comparar os efeitos de diferentes mapas de uso e cobertura, produzidos a partir de classificacoes nao-supervisionada (K-medias) e supervisionadas (MaxVer, SAM e SVM) em uma imagem orbital de alta resolucao espacial, no calculo do valor CN da bacia hidrografica urbana do Arroio Pepino (Pelotas, RS). A hipotese e de que diferentes algoritmos de classificacao produzem diferentes mapas de superficie que por sua vez afetam o valor CN final. As classificacoes foram realizadas em uma imagem RapidEye e 10 classes foram identificadas: agua, asfalto, estrada de terra, vegetacao (3 tipos) e coberturas (4 tipos). O valor CN de cada classe foi obtido pela comparacao com valores tabulados, e o valor CN total foi calculado pela media ponderada considerando a area proporcional de cada classe. O SVM foi o algoritmo de melhor desempenho (acuracia global de 70,36% e indice kappa de 0,66). Os valores finais de CN apresentaram distintas intensidades: CN total = 88,96 para SAM, CN total = 89,66 para K-medias, CN total = 89,94 para SVM e CN total = 90,71 para MaxVer. A proximidade entre estes valores foi influenciada pela baixa capacidade de drenagem da bacia estudada mesmo em areas vegetadas. Diferencas nas proporcoes das classes afetam o valor do CN final da bacia, e sua qualidade e altamente dependente da acuracia da imagem classificada.