Classificação da cobertura e do uso do solo urbano de São Luís (MA), com imagens worldview-2 utilizando mineração de dados e o sistema interimage

• Autor(a) principal: Ulisses Denache Vieira Souza
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2012/10.17.17.34

As áreas urbanas caracterizam-se por ser um espaço em transformação, dinâmico e com problemas de ordenamento e de uso e ocupação do solo. Quando estas áreas urbanas estão localizadas em ambientes costeiros, se tornam ainda mais frágeis pela presença de ecossistemas como os manguezais e as dunas. A utilização dos dados de sensoriamento remoto aliados a técnicas de mineração de dados possibilitam a extração automática de importantes informações para o planejamento e a gestão urbana costeira. Para processamento e avaliação dos dados provenientes de novos sensores orbitais, utiliza-se conhecimento de GEOBIA. Neste trabalho foram utilizadas imagens do satélite WorldView-2 de alta resolução espacial, com uma banda pancromática (0,50m) e oito bandas multiespectrais: três bandas na faixa do visível (\textit{red, green e blue}) e a banda do infravermelho próximo (NIR), além das quatro novas bandas: \textit{coastal} (400-450 nm), \textit{yellow} (585-625 nm), \textit{red edge} (705-745 nm) e \textit{near-infrared-2} (860-1040 nm). O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso dessas imagens aliadas a técnicas de mineração de dados para a classificação de uso e cobertura do solo urbano em áreas urbanas costeiras. Os procedimentos aplicados em duas áreas-testes no setor norte da cidade de São Luís, Ilha do Maranhão. Primeiramente, foi utilizado um modelo de classificação para as áreas-testes que considerava somente análise exploratória a partir das ferramentas implementadas no software InterIMAGE (Teste AI e BI). Para comparação foi elaborado um modelo com base nos resultados da mineração de dados por árvore de decisão com um número mínimo de folhas, indicava os melhores limiares e atributos para classificar as imagens, sendo este modelo adaptado à concepção do software InterIMAGE (Teste AII e BII). Através de avaliações estatísticas, foi possível optar pelas classificações com maior precisão que obtiveram índices \textit{Kappa} de 0,8354 (Teste AII) e 0,8446 (Teste BII) e assim customizar os atributos já validados na classificação da cobertura do solo ao modelo para mapear o uso do solo, obtendo-se índices Kappa de 0,7924 (Área A) e 0,7631 (Área B).