Detecção de vegetação arbórea através de segmentação e classificação orientada a objecto de imagens multiespectrais de alta resolução (Quickbird).

• Autor(a) principal: Sousa, Adélia M.O.
• Data de Publicação: 2011
• Outros Autores: Mesquita, Paulo, Gonçalves, Ana Cristina, Marques da Silva, José Rafael, Silva, Luis Leopoldo
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10174/2807
• topic: Detecção Remota; espécie florestal; ocupação do solo; segmentação multi-resolução; classificação orientada a objecto

O principal objectivo deste estudo foi avaliar o potencial de imagens de alta resolução espacial (Quickbird) utilizando o método de segmentação multi-resolução e classificação digital orientada a objecto na 1) identificação de manchas por espécie florestal obtendo mapas de ocupação do solo e 2) identificação de área de coberto arbóreo por espécie para a região de Portel (Alentejo). Procedeu-se ao cálculo de bandas sintéticas tais como o índice de vegetação NDVI e as compentes principais para aumentar a capacidade de separação entre as classes no processo de segmentação e classificação. Ambos os resultados foram validados através do calculo da matriz de confusão e do coeficiente Kappa. Os resultados foram bastantes satisfatórios, para o mapa de ocupação do solo, obtendo-se um Kappa de 82,5% e para o mapa de área de coberto arbóreo de 80% e ambos com precisão global acima de 88%. Podemos concluir que a metodologia desenvolvida e os dados de alta resolução do satélite Quickbird produzem resultados satisfatórios para a identificação e separação das espécies florestais. A baixa resolução espectral deste satélite é compensada pela elevada resolução espacial e pela utilização de outros parâmetros de forma e de textura dos objectos individuais e entre objectos.