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integradas aos dados extraídos de mapas existentes ou às medições de certas
grandezas feitas diretamente no terreno
(
FERREIRA
J
ÚNIOR
, 2005).
FERNANDES, CERNESSON e EID (2005), m
otivado
s por esse
melhoramento
da resolução espacial das imagens de satélite, efetu
aram
estudo com imagens dos satélites
Spot
-5 e
QuickBird
-2, com o
intuito
de
promover um estudo sobre o uso potencial desses produtos, no que se refere
ao ganho de informações no mapeamento do uso e ocup
ação do solo.
Ainda segundo
esses
autores, o surgimento de novos produtos,
caracterizad
os pela alta resolução espacial, tem gerado expectativas quanto à
sua
capacidade
de melhora na determinação dos alvos pelos algoritmos de
classificação,
pois
essas imagens são consideradas de baixa qualidade
espectral e a maioria dos classificadores convencionais, baseiam-
se
somente
no reconhecimento espectral
pixel
a
pixel
.
Para
CHAVES
(
2005
), a resolução espacial é definida pela capacidade
do sensor de distinguir objetos na superfície da terra e está relacionada com o
tamanho dos
pixels
da imagem. Quanto menor o tamanho dos
pixels
, menor é
o objeto
que pode
ser identificado e maior é a resolução espacial.
Para PAIVA e PAIVA (2003), as imagens de alta resolução espacial
são utilizadas em quase todos os ramos de conhecimento, no entanto algumas
aplicações merecem destaque: em projetos de
SIG
(redes, telecomunicações,
planejamento, meio ambiente), na base para elaboração de mapas urbanos
básicos, no mapeamento de cadastro urbano e rural, como fonte de apoio para
trabalhos com GPS, na identificação do uso e ocupação do solo (maior detalhe
na morfologia urbana), em meio ambiente (toda sorte de projetos ambientais
em escalas grandes), em análises de cunho legal (regularização de
propriedades, demarcação de pequenas glebas), na agricultura (com ênfase
em previsão de safras e controle de pragas), em estudos florestais (estimativa
de potencial econômico, projetos de desenvolvimento sustentável, censo de
árvores), etc.
Em seu trabalho, RODRIGUES (2004) usou o software ArcView e uma
imagem
do satélite
Quick
B
ird
do ano de
2003
para dividir o solo
da
bacia
hidrográfica do R
io
Paraopeba (Ibirité -
MG)
em 18 classes, para o
m
apea
mento
das áreas de assoreamento.