UNICENTRO – Mapeamento de áreas permeáveis intralotes urbanas a partir de imagens obtidas por VANTS processadas por GEOBIA e mineração de dados
Nayara Rafaela de Mendonça Pavan
Data da defesa: 18/09/2020
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 desordenada e as consequentes alterações no uso da terra vêm resultando na recorrência de eventos de inundações urbanas, demonstrando a necessidade de aperfeiçoamento nas políticas de planejamento e expansão urbana. Nesse contexto, o mapeamento do uso e ocupação da terra por meio das geotecnologias é uma importante ferramenta de suporte à tomada de decisão por parte da administração pública. Com os avanços da tecnologia a disponibilidade de imagens de alta resolução espacial se popularizou, contudo, esse aumento da resolução espacial demanda abordagem de classificação automática nas quais os pixels não sejam classificados individualmente. A classificação de imagens baseada em objeto, nesse trabalho tratada pelo termo GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis), apresenta-se como uma das técnicas mais eficientes na classificação de imagens de alta resolução espacial. Porém, os custos atrelados a aquisição de licenças de softwares comerciais com essa abordagem normalmente são altos. Diante disso, a presente pesquisa teve como objetivo, avaliar a efetividade do uso de técnicas de GEOBIA e de mineração de dados desenvolvidas em software livre, aplicadas a imagens aéreas de altíssima resolução espacial obtidas com uso de VANT, como ferramenta para o mapeamento e fiscalização das taxas de permeabilidade intralotes. Para tal, foram utilizados dois ortomosaicos: um com resolução espacial de 3 cm e o outro de 6,2 cm, sendo ambas áreas de estudo localizadas na área urbana município de Irati – PR. As classificações semiautomáticas foram desenvolvidas no software de domínio público TerraView e em seu plugin GeoDMA, utilizando o segmentador MRS e mineração de dados com algoritmos de árvore de decisão. Ao avaliar os resultados obtidos considerando 11 classes de cobertura de terra predefinidas, e adotando a classificação manual por vetorização sobre tela como verdade terrestre, os Índices Kappa (0,600 e 0,584), indicaram uma classificação “Boa” em ambas áreas de estudo. Já ao agrupar algumas classes de cobertura de terra espectralmente semelhantes os Índices Kappa (0,685 e 0,685) subiram e passaram a indicando classificações “Muito Boas”. Quando analisadas as classificações de permeabilidade da terra utilizadas para determinação das taxas de permeabilidade intralote alvo desse estudo, os Índices Kappa encontrados (0,762 e 0,782) também indicaram uma classificação “Muito Boa” para ambas áreas de estudo. Além disso, ao aplicar o teste de hipóteses t-Student considerando um nível de confiança de 95%, pode-se concluir que em nenhuma das duas áreas de estudo ocorreu diferença significativa entre as taxas de permeabilidade o intralote obtidas com a classificação manual e as obtidas com base em técnicas de GEOBIA. Assim, os resultados demonstram o potencial da metodologia proposta para obtenção de dados a partir de imagens de altíssima resolução espacial obtidas com uso de VANT.
