Em Sensoriamento Remoto detecção de mudança é a identificação de alterações
na superfÃcie terrestre por meio de imagens de satélite da mesma cena coletadas
em diferentes datas, com base nas alterações dos valores de radiância detectados.
Dessa forma, na presente pesquisa optou-se pelo uso de imagens do satélite
Landsat 5 sensor TM (13/07/2002) e 8 sensor OLI (20/06/2014), tendo em
vista suas positivas avaliações quanto à detecção de mudança, bem como, por ser
a série de satélites que provê a aquisição mais contÃnua de observações da Terra,
imagens gratuitas, adequada resolução espacial e espectral. Para tal, o estudo
objetivou a detecção das intensidades de mudanças temporais na distribuição da
vegetação da sub-bacia hidrográfica do rio Taperoá – PB, utilizando imagens de
satélites do Landsat 5 TM e 8 OLI, bem como, a viabilidade do uso da Detecção
de mudanças para análise ambiental da área. Como resultado, o processo de
detecção de mudanças demonstrou modificações em toda a área, sendo possÃvel
inferir, tanto a recuperação da vegetação com base na classificação de Forte
aumento da vegetação, como também a influência da umidade nos resultados
obtidos, detectando-se fragilidade nos resultados com base apenas na detecção
de mudança para análise da vegetação de Caatinga (Savana).
In Remote Sensing change detection is the identification of changes on earth’s
surface through satellite images of the same scene collected at different dates,
based on changes of the detected radiance values. Thus, in this study we opted for
the use of images using Landsat 5 TM sensor (13/07/2002) and 8 OLI sensor
(06/20/2014), considering its positive assessments regarding the change detection
as well as being the series of satellites that provides the most continuous acquisition
of Earth observations, free images, adequate spatial and spectral resolution. For this,
the study aimed to detect the intensities of temporal changes in the distribution
of vegetation in the watershed of the Taperoá river - PB, using satellite images
from Landsat 5 TM and 8 OLI, as well as the feasibility of using the detection of
changes to environmental analysis of the area. As a result, the change detection
process showed changes throughout the area, it is possible to infer both the recovery
of the vegetation based classification of strong increase of vegetation, as well as
the influence of humidity in the results, detecting weakness in results based only
on the change detection for analysis of Caatinga vegetation (Savannah).