(untitled) (Cadernos do Leste, 2016)
O sensoriamento remoto tem se mostrado uma ferramenta cada vez mais valiosa no mapeamento e monitoramento de dados espaciais multidisciplinares. Dentre as suas importantes contribuições destacam-se a agilidade de processos e rotinas, a determinação mais assertiva de amostras para cotejamento de campo e, portanto, a diminuição de recursos e custos. O presente trabalho busca comparar a eficiência do mapeamento de vegetação nativa através de rotinas de escritório. Para tanto, foram aplicados os métodos do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e de Análise por Componentes Principais (ACP), utilizando um fragmento de cena de imagem Landsat 8. Os resultados, quando comparados ao mapeamento modelo, através da estatística Kappa, foram excelentes, e apresentaram uma proximidade entre a identificação da vegetação a partir da aplicação do NDVI e da ACP. Ressalta-se ainda que tais resultados se devem ao fato da região classificada ser bem distinta naquela área analisada, resultando numa boa classificação para o tema selecionado.