No geoprocessamento, a classificação de imagens de satélite é uma técnica poderosa para identificar e mapear diferentes tipos de cobertura do solo. No exemplo apresentado, utilizamos imagens do Sentinel-2 para uma região específica da Amazônia, aplicando filtros para selecionar apenas imagens com baixa cobertura de nuvens e calculando a mediana, garantindo que pequenas nuvens ou alterações temporárias não prejudiquem a análise.

OA seguir, foram definidas amostras de diferentes classes de cobertura, como água, vegetação densa, vegetação menos densa, vegetação rasteira, solo exposto, solo em regeneração e estradas. Essas amostras servem como referência para o algoritmo aprender a distinguir cada tipo de superfície a partir das informações das bandas espectrais da imagem.

O algoritmo de classificação utilizado é o Minimum Distance, baseado na distância euclidiana. De forma simplificada, ele calcula a “distância” de cada pixel da imagem em relação às médias espectrais de cada classe de treinamento. O pixel é então classificado na classe cuja média esteja mais próxima, permitindo criar um mapa temático que representa visualmente a distribuição das diferentes coberturas do solo.

A Relevância da Análise Temporal

Essa abordagem é extremamente útil para monitoramento ambiental, planejamento urbano e agricultura de precisão, pois permite identificar áreas de vegetação saudável, corpos d’água, solos degradados e infraestruturas como estradas. Além disso, a visualização do resultado em cores diferentes torna a interpretação intuitiva e acessível, permitindo que pesquisadores, gestores e o público em geral compreendam rapidamente a paisagem analisada.

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