Medidas de acurácia baseada em objeto: análise metodológica em relação à validação baseada em pixel
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12479 |
Resumo: | The generation of thematic maps using images of high spatial resolution, applied to the new methodologies of analysis based on geographic object (GEOBIA), promotes a significant gain in the quality of land cover information. In addition, the maps generated from this approach bring great advantages over pixel-based analysis, especially in relation to the accuracy of the final map. The accuracy indexes used for the evaluation of these cartographic products are still obtained from the traditional validation, based on pixel. With the absence of a validation that represents the geographic object, new methodologies of object-based accuracy have been developed, such as the STEP similarity matrix. Therefore, the objective of this study was to compare an object-based validation methodology, in relation to the traditional pixel-based methodology, to evaluate the thematic land cover mapping. The study area includes part of the Lavras, Perdões, Ijaci, Bom Sucesso, Itumirim, Itutinga and Ibituruna counties, in the Minas Gerais State. The land cover map was generated from the RapidEye Image, acquired on 06/30/2011, with 5 meters of spatial resolution. The classification overall accuracy in relation to the traditional confusion matrix was 91.7% and 0.83 for the Kappa index. The reference objects used in object-based validation were vectored based on the targets that were contemplated by points, based on the same RapidEye image. The methodology used integrates four similarity measures (shape, theme, border and position) that result in three error matrices (individual and aggregated by thematic class and aggregated by weighted area). A global accuracy was obtained for the thematic similarity (82.25%) and for the similarity measures of position (89.93%), edge (98.47%) and shape (90.86%). The accuracy results of the producer and the traditional validation user, based on pixel, presented sub and overestimations among the classes mapped in relation to the similarity object-based accuracy, mainly between vegetation classes and anthropic area. The applied methodology is efficient in the evaluation of the objects and present great gains regarding the traditional validation, as much in relation to the thematic as geometric analysis. |
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Medidas de acurácia baseada em objeto: análise metodológica em relação à validação baseada em pixelObject-based accuracy assessment: methodological analysis in relation to pixel-based validationMapas – ProjeçãoAnálise orientada a objetoAnálise baseada em pixelSensoriamento remotoMap projectionObject-based image analysisPixel-based image analysisRemote sensingSolos FlorestaisSensoriamento RemotoThe generation of thematic maps using images of high spatial resolution, applied to the new methodologies of analysis based on geographic object (GEOBIA), promotes a significant gain in the quality of land cover information. In addition, the maps generated from this approach bring great advantages over pixel-based analysis, especially in relation to the accuracy of the final map. The accuracy indexes used for the evaluation of these cartographic products are still obtained from the traditional validation, based on pixel. With the absence of a validation that represents the geographic object, new methodologies of object-based accuracy have been developed, such as the STEP similarity matrix. Therefore, the objective of this study was to compare an object-based validation methodology, in relation to the traditional pixel-based methodology, to evaluate the thematic land cover mapping. The study area includes part of the Lavras, Perdões, Ijaci, Bom Sucesso, Itumirim, Itutinga and Ibituruna counties, in the Minas Gerais State. The land cover map was generated from the RapidEye Image, acquired on 06/30/2011, with 5 meters of spatial resolution. The classification overall accuracy in relation to the traditional confusion matrix was 91.7% and 0.83 for the Kappa index. The reference objects used in object-based validation were vectored based on the targets that were contemplated by points, based on the same RapidEye image. The methodology used integrates four similarity measures (shape, theme, border and position) that result in three error matrices (individual and aggregated by thematic class and aggregated by weighted area). A global accuracy was obtained for the thematic similarity (82.25%) and for the similarity measures of position (89.93%), edge (98.47%) and shape (90.86%). The accuracy results of the producer and the traditional validation user, based on pixel, presented sub and overestimations among the classes mapped in relation to the similarity object-based accuracy, mainly between vegetation classes and anthropic area. The applied methodology is efficient in the evaluation of the objects and present great gains regarding the traditional validation, as much in relation to the thematic as geometric analysis.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)A geração de mapas temáticos utilizando imagens de alta resolução espacial, aplicada a novas metodologias de análise baseadas em objeto geográfico (GEOBIA), promove um ganho significativo de qualidade das informações da cobertura do solo. Além disso, os mapas gerados a partir desta abordagem trazem grandes vantagens em relação à análise baseada em pixel, principalmente em relação à precisão do mapa final. Os índices de acurácia utilizados para a avaliação desses produtos cartográficos são obtidos ainda a partir da validação tradicional, baseada em pixel. Com a ausência de uma validação que represente o objeto geográfico, novas metodologias de acurácia baseada em objeto têm sido desenvolvidas, como a matriz de similaridade STEP. Diante disso, o objetivo, neste trabalho, foi comparar uma metodologia de validação baseada em objeto com a metodologia tradicional, baseada em pixel, para avaliação do mapeamento temático de cobertura do solo. A área de estudo engloba parte dos municípios de Lavras, Perdões, Ijaci, Bom Sucesso, Itumirim, Itutinga e Ibituruna, no estado de Minas Gerais. O mapa de cobertura do solo foi gerado a partir da Imagem RapidEye, adquirida em 30/06/2011, com 5 metros de resolução espacial. A precisão global da classificação em relação à matriz de confusão tradicional foi de 91,7% e 0,83 para o índice Kappa. Os objetos de referência utilizados na validação baseada em objeto foram vetorizados a partir dos alvos que foram contemplados por pontos, com base na mesma imagem RapidEye. A metodologia empregada integra quatro medidas de similaridade (forma, tema, borda e posição) que resultam em três matrizes de erro (individual e agregada por classe temática e agregada por área ponderada). Foi obtida uma acurácia global para a similaridade temática de 82,25% e para as medidas de similaridade de posição (89,93%), borda (98,47%) e forma (90,86%). Os resultados das acurácias do produtor e do usuário da validação tradicional, baseada em pixel, apresentaram sub e superestimativas entre as classes mapeadas em relação à similaridade acurácia baseada em objeto, principalmente entre as classes de vegetação e área antrópica. A metodologia aplicada é eficiente quanto à avaliação dos objetos e apresenta grandes ganhos em relação à validação tradicional, tanto em relação à análise temática quanto geométrica.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Engenharia FlorestalUFLAbrasilDepartamento de Ciências FlorestaisCarvalho, Luis Marcelo Tavares deVolpato, Margarete Marin LordeloOliveira, Luciano Teixeira dePrado, Daniel Fernando Costa do2017-03-20T17:02:29Z2017-03-20T17:02:29Z2017-03-202016-09-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPRADO, D. F. C. do. Medidas de acurácia baseada em objeto: análise metodológica em relação à validação baseada em pixel. 2016. 112 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12479porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T12:21:52Zoai:localhost:1/12479Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T12:21:52Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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The generation of thematic maps using images of high spatial resolution, applied to the new methodologies of analysis based on geographic object (GEOBIA), promotes a significant gain in the quality of land cover information. In addition, the maps generated from this approach bring great advantages over pixel-based analysis, especially in relation to the accuracy of the final map. The accuracy indexes used for the evaluation of these cartographic products are still obtained from the traditional validation, based on pixel. With the absence of a validation that represents the geographic object, new methodologies of object-based accuracy have been developed, such as the STEP similarity matrix. Therefore, the objective of this study was to compare an object-based validation methodology, in relation to the traditional pixel-based methodology, to evaluate the thematic land cover mapping. The study area includes part of the Lavras, Perdões, Ijaci, Bom Sucesso, Itumirim, Itutinga and Ibituruna counties, in the Minas Gerais State. The land cover map was generated from the RapidEye Image, acquired on 06/30/2011, with 5 meters of spatial resolution. The classification overall accuracy in relation to the traditional confusion matrix was 91.7% and 0.83 for the Kappa index. The reference objects used in object-based validation were vectored based on the targets that were contemplated by points, based on the same RapidEye image. The methodology used integrates four similarity measures (shape, theme, border and position) that result in three error matrices (individual and aggregated by thematic class and aggregated by weighted area). A global accuracy was obtained for the thematic similarity (82.25%) and for the similarity measures of position (89.93%), edge (98.47%) and shape (90.86%). The accuracy results of the producer and the traditional validation user, based on pixel, presented sub and overestimations among the classes mapped in relation to the similarity object-based accuracy, mainly between vegetation classes and anthropic area. The applied methodology is efficient in the evaluation of the objects and present great gains regarding the traditional validation, as much in relation to the thematic as geometric analysis. |
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