Monitoramento da cobertura do solo no entorno de hidrelétricas utilizando o classificador SVM (Support Vector Machines).

• Autor(a) principal: Albuquerque, Rafael Walter de
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-06062012-164051/
• topic: Classificação; Classification; Dam; Hidrelétrica; Hydroeletric; Imagem de satélite; Remote sensing; Represa; Satellite images; Sensoriamento remoto; SVM (Support Vector Machines); SVM (Support Vector Machines)

A classificação de imagens de satélite é muito utilizada para elaborar mapas de cobertura do solo. O objetivo principal deste trabalho consistiu no mapeamento automático da cobertura do solo no entorno da Usina de Lajeado (TO) utilizando-se o classificador SVM. Buscou-se avaliar a dimensão de áreas antropizadas presentes na represa e a acurácia da classificação gerada pelo algoritmo, que foi comparada com a acurácia da classificação obtida pelo tradicional classificador MAXVER. Esta dissertação apresentou sugestões de calibração do algoritmo SVM para a otimização do seu resultado. Verificou-se uma alta acurácia na classificação SVM, que mostrou o entorno da represa hidrelétrica em uma situação ambientalmente favorável. Os resultados obtidos pela classificação SVM foram similares aos obtidos pelo MAXVER, porém este último contextualizou espacialmente as classes de cobertura do solo com uma acurácia considerada um pouco menor. Apesar do bom estado de preservação ambiental apresentado, a represa deve ter seu entorno devidamente monitorado, pois foi diagnosticada uma grande quantidade de incêndios gerados pela população local, sendo que as ferramentas discutidas nesta dissertação auxiliam esta atividade de monitoramento.