Uma abordagem de classificação da cobertura da terra em imagens obtidas por veículo aéreo não tripulado

• Autor(a) principal: Ruiz, Luis Fernando Chimelo
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/111857
• topic: Sensoriamento remoto; Imagem digital; Arvore de decisoes; Object-based image analysis; Decision tree; High resolution spatial images

Câmaras não métricas acopladas a Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) possibilitam coleta de imagens com alta resolução espacial e temporal. Além disso, o custo de operação e manutenção desses equipamentos são reduzidos. A classificação da cobertura da terra por meio dessas imagens são dificultadas devido à alta variabilidade espectral dos alvos e ao grande volume de dados gerados. Esses contratempos são contornados utilizando Análise de Imagens Baseada em Objetos (Object-Based Image Analysis – OBIA) e algoritmos de mineração de dados. Um algoritmo empregado na OBIA são as Árvores de Decisão (AD). Essa técnica possibilita tanto a seleção de atributos mais informativos quanto a classificação das regiões. Novas técnicas de AD foram desenvolvidas e, nessas inovações, foram inseridas funções para selecionar atributos e para melhorar a classificação. Um exemplo é o algoritmo C5.0, que possui uma função de redução de dados e uma de reforço. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo (i) avaliar o método de segmentação por crescimento de regiões em imagens com altíssima resolução espacial, (ii) determinar os atributos preditivos mais importantes na discriminação das classes e (iii) avaliar as classificações das regiões em relação aos parâmetros de seleção dos atributos (winnow) e de reforço (trial), que estão contidos no algoritmo C5.0. A segmentação da imagem foi efetuada no programa Spring, já as regiões geradas na segmentação foram classificadas pelo modelo de AD C5.0, que está disponível no programa R. Como resultado foi identificado que a segmentação crescimento de regiões possibilitou uma alta correspondência com regiões geradas pelo especialista, resultando em valores de Reference Bounded Segments Booster (RBSB) próximos a 0. Os atributos mais importantes na construção dos modelos por AD foram a razão entre a banda do verde com a azul (r_v_a) e o Modelo Digital de Elevação (MDE). Para o parâmetro de reforço (trial), não foi identificada melhora na acurácia da classificação ao aumentar seu valor. Já o parâmetro winnow possibilitou uma redução no número de atributos preditivos, sem perdas estatisticamente significativas na acurácia da classificação. A função de reforço (trial) não melhorou a classificação da cobertura da terra. Também não foram constatadas diferenças estatisticamente significativas quando winnow selecionado como verdadeiro, mas se encontrou o benefício desse último parâmetro reduzindo a dimensionalidade dos dados. Nesse sentido, este trabalho contribuiu para a classificação da cobertura da terra em imagens coletadas por VANT, uma vez que se desenvolveu algoritmos para automatizar os processos da OBIA e para avaliar a classificação das regiões em relação às funções de reforço (winnow) e de seleção do atributo (winnow) do classificador por árvore de decisão C5.0.