Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Sociedade & natureza (Online) |
Texto Completo: | https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733 |
Resumo: | Mapas de cobertura da terra constituem uma importante fonte de dados para a elaboração de diagnóstico, ordenamento e gestão do território, sendo fundamentais em projetos de zoneamentos, estudos de impactos ambientais, mapeamentos de áreas de riscos, entre outras aplicações. Em geral, são elaborados com base na interpretação de imagens aerotransportadas ou orbitais e/ou na análise de documentos cartográficos, conjugadas a trabalhos de campo. As técnicas tradicionais de classificação de imagens baseiam-se na análise pixel a pixel ou por regiões, enfocando as diferenças espectrais para extração de informações. A abordagem de análise de imagens baseada em objeto (OBIA), embora se utilize de regiões, representa um avanço em relação às classificações tradicionais por regiões, pois pressupõe necessariamente a existência de um modelo de conhecimento (rede semântica) atrelado ao processo de interpretação da cena, que explicita o conhecimento do intérprete, aproximando-se dos processos cognitivos humanos de interpretação. Este artigo tem como objetivo analisar a classificação de cobertura da terra feita a partir de imagens orbitais por meio de OBIA. Foram utilizados atributos estatísticos e texturais extraídos de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e de dados de relevo do banco de dados geomorfométricos TOPODATA. A área de estudo foi o município de Nova Friburgo, situado na região serrana do Rio de Janeiro. Para a validação da classificação, foi utilizado o índice Kappa, que confronta amostras classificadas com a verdade de campo. O valor do Kappa obtido neste trabalho alcançou 0,85, sendo superior aos encontrados em trabalhos similares que utilizam técnicas tradicionais de classificação. |
id |
UFU-6_0c6f253fc64562309c6310beef6ab131 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs.www.seer.ufu.br:article/13733 |
network_acronym_str |
UFU-6 |
network_name_str |
Sociedade & natureza (Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlandssensoriamento remotoclassificação de imagensanálise de imagens baseada em objetocobertura da terraALOSMapeamento e ánalise de obertura da terraMapas de cobertura da terra constituem uma importante fonte de dados para a elaboração de diagnóstico, ordenamento e gestão do território, sendo fundamentais em projetos de zoneamentos, estudos de impactos ambientais, mapeamentos de áreas de riscos, entre outras aplicações. Em geral, são elaborados com base na interpretação de imagens aerotransportadas ou orbitais e/ou na análise de documentos cartográficos, conjugadas a trabalhos de campo. As técnicas tradicionais de classificação de imagens baseiam-se na análise pixel a pixel ou por regiões, enfocando as diferenças espectrais para extração de informações. A abordagem de análise de imagens baseada em objeto (OBIA), embora se utilize de regiões, representa um avanço em relação às classificações tradicionais por regiões, pois pressupõe necessariamente a existência de um modelo de conhecimento (rede semântica) atrelado ao processo de interpretação da cena, que explicita o conhecimento do intérprete, aproximando-se dos processos cognitivos humanos de interpretação. Este artigo tem como objetivo analisar a classificação de cobertura da terra feita a partir de imagens orbitais por meio de OBIA. Foram utilizados atributos estatísticos e texturais extraídos de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e de dados de relevo do banco de dados geomorfométricos TOPODATA. A área de estudo foi o município de Nova Friburgo, situado na região serrana do Rio de Janeiro. Para a validação da classificação, foi utilizado o índice Kappa, que confronta amostras classificadas com a verdade de campo. O valor do Kappa obtido neste trabalho alcançou 0,85, sendo superior aos encontrados em trabalhos similares que utilizam técnicas tradicionais de classificação.Universidade Federal de Uberlândia2012-10-09info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionClassificação supervisionada de imagens por análise baseada em objetoapplication/pdfhttps://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733Sociedade & Natureza; Vol. 24 No. 2 (2012)Sociedade & Natureza; v. 24 n. 2 (2012)1982-45130103-1570reponame:Sociedade & natureza (Online)instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUporhttps://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733/pdfFrancisco, Cristiane NunesAlmeida, Cláudia Mariainfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-04-30T14:08:30Zoai:ojs.www.seer.ufu.br:article/13733Revistahttp://www.sociedadenatureza.ig.ufu.br/PUBhttps://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/oai||sociedade.natureza.ufu@gmail.com|| lucianamelo@ufu.br1982-45130103-1570opendoar:2021-04-30T14:08:30Sociedade & natureza (Online) - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
title |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
spellingShingle |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands Francisco, Cristiane Nunes sensoriamento remoto classificação de imagens análise de imagens baseada em objeto cobertura da terra ALOS Mapeamento e ánalise de obertura da terra |
title_short |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
title_full |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
title_fullStr |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
title_full_unstemmed |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
title_sort |
Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa / Orbital images interpretation by means of an expert system for land cover mapping in highlands |
author |
Francisco, Cristiane Nunes |
author_facet |
Francisco, Cristiane Nunes Almeida, Cláudia Maria |
author_role |
author |
author2 |
Almeida, Cláudia Maria |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Francisco, Cristiane Nunes Almeida, Cláudia Maria |
dc.subject.por.fl_str_mv |
sensoriamento remoto classificação de imagens análise de imagens baseada em objeto cobertura da terra ALOS Mapeamento e ánalise de obertura da terra |
topic |
sensoriamento remoto classificação de imagens análise de imagens baseada em objeto cobertura da terra ALOS Mapeamento e ánalise de obertura da terra |
description |
Mapas de cobertura da terra constituem uma importante fonte de dados para a elaboração de diagnóstico, ordenamento e gestão do território, sendo fundamentais em projetos de zoneamentos, estudos de impactos ambientais, mapeamentos de áreas de riscos, entre outras aplicações. Em geral, são elaborados com base na interpretação de imagens aerotransportadas ou orbitais e/ou na análise de documentos cartográficos, conjugadas a trabalhos de campo. As técnicas tradicionais de classificação de imagens baseiam-se na análise pixel a pixel ou por regiões, enfocando as diferenças espectrais para extração de informações. A abordagem de análise de imagens baseada em objeto (OBIA), embora se utilize de regiões, representa um avanço em relação às classificações tradicionais por regiões, pois pressupõe necessariamente a existência de um modelo de conhecimento (rede semântica) atrelado ao processo de interpretação da cena, que explicita o conhecimento do intérprete, aproximando-se dos processos cognitivos humanos de interpretação. Este artigo tem como objetivo analisar a classificação de cobertura da terra feita a partir de imagens orbitais por meio de OBIA. Foram utilizados atributos estatísticos e texturais extraídos de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e de dados de relevo do banco de dados geomorfométricos TOPODATA. A área de estudo foi o município de Nova Friburgo, situado na região serrana do Rio de Janeiro. Para a validação da classificação, foi utilizado o índice Kappa, que confronta amostras classificadas com a verdade de campo. O valor do Kappa obtido neste trabalho alcançou 0,85, sendo superior aos encontrados em trabalhos similares que utilizam técnicas tradicionais de classificação. |
publishDate |
2012 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2012-10-09 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Classificação supervisionada de imagens por análise baseada em objeto |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733 |
url |
https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/13733/pdf |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia |
dc.source.none.fl_str_mv |
Sociedade & Natureza; Vol. 24 No. 2 (2012) Sociedade & Natureza; v. 24 n. 2 (2012) 1982-4513 0103-1570 reponame:Sociedade & natureza (Online) instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Sociedade & natureza (Online) |
collection |
Sociedade & natureza (Online) |
repository.name.fl_str_mv |
Sociedade & natureza (Online) - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
||sociedade.natureza.ufu@gmail.com|| lucianamelo@ufu.br |
_version_ |
1799943978919919616 |