UNICENTRO – Mineração de dados e classificação orientada a objetos com uso de softwares livres: estudo de caso para identificação de alvos intraurbanos em imagens de alta resolução espacial
Jerusa Tonete Felde
Data da defesa: 13/09/2019
Banca:
Dra. Andrea Tedesco – UEPG – Primeira Examinadora
Dra. Andreza Rocha de Freitas – UNICENTRO – Segunda Examinadora
Dr. Paulo Costa de Oliveira Filho – Orientador e Presidente da Banca
Resumo:
A urbanização trouxe impactos ao ambiente. Estes são refletidos nas mais diversas esferas da sociedade. Diante disso, torna-se cada vez mais necessário o acompanhamento das mudanças ambientais. A fim de colaborar com o planejamento tão essencial às cidades, uma ferramenta ganhou espaço e hoje é uma das maiores aliadas dos monitoramentos ambientais: o Sensoriamento Remoto. Diante do progressivo avanço dos sistemas sensores, a capacidade de monitoramento de mudanças em áreas urbanas cresceu muito. O uso de dados em ambiente SIG, em conjunto com imagens de alta resolução de sensoriamento remoto para a caracterização da paisagem está cada vez mais disponível aos gestores. Contudo, o aumento da resolução espacial das imagens orbitais trouxe um novo problema. Esse tipo de resolução exige um novo tipo de processamento que classifique os pixels não de forma unitária, mas em conjunto com características espectrais, de textura, forma e contexto, e em seguida é necessário elaborar associações com classes de uso da terra. Diante disso, o presente trabalho tem o objetivo de aplicar a técnica de classificação orientada ao objeto e mineração de dados, utilizando imagens orbitais de alta resolução espacial, para a classificação de alvos intraurbanos, no software livre TerraView e seu plugin GeoDMA. Por meio da técnica de mineração de dados, conseguiu-se trabalhar com um grande volume de dados gerados pela imagem de alta resolução espacial. Observou-se uma boa segmentação realizada pelo software TerraView, e na classificação final da imagem orbital, pode-se identificar nove classes distintas de cobertura da Terra para a área de estudo, a qual foi classificada como boa segundo o índice Kappa (0,4238).
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