Extracção de classes de ocupação do solo a partir de imagens de alta resolução com recurso a árvores de decisão

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

As imagens de satélite e as fotografias aéreas digitais de muito alta resolução são um recurso que hoje em dia é recorrente nos vários estudos e investigações na área da Detecção Remota. A melhoria das condições tecnológicas de aquisição de imagens digitais é crescente, facto que se tem traduzido no aumento da resolução espacial concomitante com o aumento da resolução espectral como é o caso de WorldView 2. Contudo, a disponibilização crescente de dados com melhores resoluções nem sempre favorece a melhoria dos resultados das classificações automáticas. Para minimizar esta situação, foram apresentadas várias técnicas na bibliografia, sendo a mais utilizada, a segmentação que procura obter uma classificação ao nível do objecto, em alternativa ao nível do pixel. Foram realizadas várias investigações no sentido de combinar estes dois tipos de classificação aproveitando as vantagens de cada uma. Todavia, com o aumento da informação ao nível das imagens, os métodos existentes de classificação ao nível do pixel, começaram a ter níveis de performance não adequados para a quantidade de dados a analisar.