Detecção remota em meio urbano: teste com classificadores supervisionados a nível do pixel sobre imagens de alta resolução espacial aplicados numa lógica hierárquica de classes

Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Área de Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

As constantes alterações no uso e ocupação do solo nos centros urbanos requerem informação geográfica actualizada e precisa, de uma forma cada vez mais célere, tornando requisito essencial para uma melhor gestão do meio urbano a produção de cartografia digital expedita e a escalas compatíveis com as exigências das autarquias. A relação complexa e heterogénea entre os elementos que compõem o meio urbano e que apresentam, em imagens de satélite, um enorme leque de respostas espectrais, com diversas formas e texturas, resultam em padrões complexos e de difícil exploração, tornando a sua classificação uma tarefa difícil. O advento das imagens de satélite de alta resolução espacial abriu uma nova janela no uso e exploração deste tipo de imagens, tornando possível estudar métodos de classificação novos ou já existentes analisando a riqueza espacial e a variabilidade espectral destas imagens. Recorrendo a uma imagem de alta resolução espacial proveniente do satélite QuickBird para os testes realizados, esta tese pretende contribuir para o desenvolvimento de processos de classificação de meio urbano mais eficazes e que conduzam a uma maior exactidão nos resultados, propondo dois processos de classificação, numa análise estratificada por níveis temáticos com base numa hierarquia de classes pré-estabelecida. A utilização de classificadores pixel a pixel pretendeu mitigar limitações na utilização de classificadores deste tipo em imagens de alta resolução espacial. De entre os classificadores pixel a pixel, utilizámos unicamente os supervisionados, baseados na selecção de parcelas de treino espectralmente representativas das classes que se desejava classificar.

Fundação para a Ciência e a Tecnologia e desenvolvido no e-GEO – Centro de Estudos de Geografia e Planeamento Regional da Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa.