Produção de cartas de ocupação do solo com dados lidar: avaliação dos níveis de informação necessários

• Autor(a) principal: Duarte, Alda Fernandes
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/20.500.11960/1125
• topic: LiDAR; Classificação de imagens; Separabilidade; Exactidão vertical; Árvores de decisão; Separability; Images Classification; Vertical accuracy; Decision Tree

O desenvolvimento de novos métodos, técnicas e tecnologias de cartografar o território, revelam-se ferramentas determinantes na gestão e no planeamento sustentável do território. A tecnologia LiDAR tem demonstrado resultados favoráveis nesta temática, incorporando elevados graus de precisão e exactidão posicional assim como, de qualidade temática à cartografia produzida. Com este trabalho experimental pretendeu-se avaliar quais os níveis de informação, derivados de dados LiDAR, necessários para a produção de cartografia de ocupação do solo, considerando um total de sete classes (Edifícios, Solo Nu, Zonas Pavimentadas, Vegetação alta, Vegetação Baixa, Vegetação Jovem e Zonas desflorestadas). Este exercício implicou a utilização de técnicas de selecção de características, como os índices de separabilidade, mais concretamente o método da Divergência Transformada e a Distância de Jeffreis-Matusita para a avaliação da separabilidade das classes de ocupação do solo. Com o modelo conceptual de classificação de imagens em árvore de decisão pretendeu-se identificar a percentagem de amostras classificadas correctamente, avaliando-se a qualidade das amostras seleccionadas para uma possível classificação de imagens. Os resultados obtidos demonstraram que todas as classes de ocupação do solo podem ser discriminadas, à excepção das classes Vegetação Baixa e Solo Nu considerando uma combinação entre cinco níveis informacionais: i) o Modelo Digital de Superfície normalizado (2004); ii) Imagem de Intensidade (2004); iii) Declives (2004); iv) diferença entre primeiro e último retorno (2004) e; v) diferença entre Modelos Digitais de Superfície normalizado. Os valores médios de separabilidade obtidos para o método da DT e da DJM foram, respectivamente, de 1,99 e 1,97. Considerando o método de validação cruzada das amostras verificou-se uma precisão da classificação de 92,4% já pelo método de validação considerando um conjunto de amostras externas ou independentes obteve-se uma precisão da classificação de 90%.