Classificação da cobertura e uso do solo com imagens Worldview-2 utilizando mineração de dados e análise baseada em objetos / Land use and land cover classification with Worldview-2 images using data mining and object-based analysis

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

26/09/2011

RESUMO

Os produtos provenientes dos novos sensores orbitais de alta resolução apresentam considerável potencial em estudos e aplicações sobre o ambiente urbano. A utilização dos dados destes sistemas sensores abre novas perspectivas para a extração automática de relevantes informações para o planejamento e gestão do ambiente. No entanto, para a eficiente aquisição da informação, são necessárias concepções inovadoras tanto na etapa de segmentação, quanto na distinção dos objetos que compõem a imagem. Neste estudo, utilizaram-se imagens do satélite WorldView-2, uma nova concepção em observação da Terra porque além da alta resolução espacial (0,50 m), apresenta oito bandas multiespectrais, três bandas na faixa do visível (Red, Green e Blue) e a banda do Infravermelho Próximo (NIR), além das quatro novas bandas: Coastal (400-450 nm), Yellow (585-625 nm), Red Edge (705-745 nm) e Near-Infrared-2 (860-1040 nm). Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar os melhores atributos e limiares para o mapeamento da cobertura e uso do solo em imagens WorldView-2. O experimento foi realizado em um setor a oeste da Região Metropolitana de São Paulo. A classificação da cobertura do solo foi realizada em três etapas: 1) geração do modelo de classificação via análise exploratória convencional fazendo uso de pertinência fuzzy; 2) adoção da técnica de mineração de dados por árvores de decisão, tendo a intervenção do intérprete na especificação do número mínimo de instâncias por folha; e 3) mineração de dados por árvores de decisão sem a intervenção direta do intérprete. A avaliação estatística permitiu selecionar a classificação de maior precisão para mapear o uso do solo por quadras (IV Experimento). Os resultados indicaram boa precisão nos mapeamentos realizados, obtendo-se índices Kappa de 0,7618 (Experimento I), 0,7876 (Experimento II), 0,8383 (Experimento III) e 0,7050 (Experimento IV).

ASSUNTO(S)

sensoriamento remoto uso e cobertura do solo urbano mineração de dados análise baseada em objetos geográficos imagens de alta resolução espacial remote sensing urban land use and land cover data mining geographic object-based image analysis high spatial resolution images

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