Acurácia e precisão: revendo os conceitos de forma acurada

Accuracy concepts that involve systematic and random effects and precision, that involves only random ones, are reviewed in this paper. An objective discussion is presented based on the definitions that appear in the literature, followed by examples that may be enough to clarify some concepts and allow the extension for other applications. The discussion presented aims at raising eventual inconsistencies in the interpretations so as to provide better possibilities of use for those involved with this topic, which is fundamentally important in the quality analysis of cartographic, geodetic and remote sensing or photogrammetric products.

Extraction of Building Roof Contours From LiDAR Data Using a Markov-Random-Field-Based Approach

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Object-Space Road Extraction in Rural Areas Using Stereoscopic Aerial Images

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Three-Dimensional Semiautomatic Road Extraction From a High-Resolution Aerial Image by Dynamic-Programming Optimization in the Object Space

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Mapping Macrophyte Species in the Amazon Floodplain Wetlands Using Fully Polarimetric ALOS/PALSAR Data

The purpose of this paper was to evaluate attributes derived from fully polarimetric PALSAR data to discriminate and map macrophyte species in the Amazon floodplain wetlands. Fieldwork was carried out almost simultaneously to the radar acquisition, and macrophyte biomass and morphological variables were measured in the field. Attributes were calculated from the covariance matrix [C] derived from the single-look complex data. Image attributes and macrophyte variables were compared and analyzed to investigate the sensitivity of the attributes for discriminating among species. Based on these analyses, a rule-based classification was applied to map macrophyte species. Other classification approaches were tested and compared to the rule-based method: a classification based on the Freeman-Durden and Cloude-Pottier decomposition models, a hybrid classification (Wishart classifier with the input classes based on the H/a plane), and a statistical-based classification (supervised classification using Wishart distance measures). The findings show that attributes derived from fully polarimetric L-band data have good potential for discriminating herbaceous plant species based on morphology and that estimation of plant biomass and productivity could be improved by using these polarimetric attributes.

Uso do sensoriamento remoto orbital no monitoramento da dispersão de macrófitas nos reservatórios do complexo Tietê

A presença de algumas substâncias na água, como pigmentos fotossintetizantes, particulados, etc., afeta sua cor, provocando mudanças na radiância da água registrada por sensores orbitais. Nesse sentido, o sensoriamento remoto pode se constituir em uma fonte complementar de dados para o monitoramento da qualidade da água em grandes reservatórios (Novo et al., 1994). No contexto de um projeto de pesquisa realizado na AES Tietê S.A., com o objetivo de desenvolver técnicas para a avaliação da área com infestação de plantas aquáticas, imagens orbitais multiespectrais foram usadas tanto para mapear a dispersão espacial e estimar a área de ocorrência de macrófitas aquáticas, em duas épocas distintas, quanto para orientar a definição de pontos de amostragem in loco, visando a coleta e posterior análise da água e de sedimentos nos reservatórios. Este trabalho apresenta uma descrição do procedimento metodológico adotado na análise das imagens multiespectrais, bem como os resultados obtidos na caracterização dos reservatórios de Barra Bonita, Bariri, Ibitinga, Promissão e Nova Avanhandava, em termos de seu dimensionamento, variabilidade espectral da água e presença de macrófitas emersas, nas duas épocas do ano consideradas.

Mapeamento do biovolume de plantas aquáticas submersas a partir de dados hidroacústicos e imagem multiespectral de alta resolução

As plantas aquáticas têm papel fundamental no equilíbrio dos ecossistemas, porém seu crescimento desequilibrado pode obstruir canais, represas e reservatórios e afetar múltiplos usos da água. em relação a plantas aquáticas submersas, a utilização de medidas de controle torna-se mais complexa, em face da dificuldade em mapear e quantificar volumetricamente as áreas colonizadas. Nessas situações, considera-se que o uso de dados hidroacústicos possibilite o mapeamento e a mensuração dessas áreas, auxiliando na elaboração de propostas de manejo sustentáveis desse tipo de vegetação aquática. Assim, o presente trabalho utilizou dados acústicos e a técnica de krigagem para realizar a inferência espacial do biovolume de plantas aquáticas submersas. Os dados foram obtidos em três levantamentos ecobatimétricos realizados em uma área de estudos localizada no rio Paraná, caracterizada por condições favoráveis para proliferação de vegetação aquática submersa e dificuldade de navegação. Para delimitar as áreas caracterizadas pela presença de plantas aquáticas submersas, utilizou-se uma imagem multiespectral de alta resolução espacial World View-2. O mapeamento do biovolume das plantas aquáticas submersas nas áreas de ocorrência do fenômeno foi realizado a partir da inferência do biovolume por krigagem e do fatiamento dos valores inferidos em intervalos de 15%. A partir do mapa gerado, foi possível identificar os locais de maior concentração de macrófitas submersas, com predominância de valores de biovolume entre 15-30% e 30-45%, confirmando a viabilidade da utilização da krigagem na inferência espacial do biovolume, a partir de medidas ecobatimétricas georreferenciadas e com o suporte de imagem de alta resolução espacial.

Desenvolvimento de um sistema hierárquico de classificação com aplicação baseada em abordagem Fuzzy

Land cover mappings represent important tools for the regional planning. However, the current mappings are related to very specific purposes and, consequently, they are limited in their capacity to define the wide variety of existing types of land cover. In that context, this paper aims at developing a wide and including hierarchical classification system for land cover mapping in regional scale, which should contribute for a future standardization of classes. Besides, it is intended to test that system for a study case that contemplates the use of a classification method based on fuzzy approach, which has shown to be more appropriate than conventional approaches. Therefore, it was proposed a hierarchical classification system with three detailing levels and a study case was defined with the specification of the test area and of the classification project. Then, the georreferencing of a TM/Landsat-5 image that comprises the test area was carried out. Later, it was applied a fuzzy classification approach in the TM/Landsat-5 image, starting from images of probability for the mapped classes and an uncertainty image were generated. Finally, it was produced a conventional output that represents the thematic mapping of the test area.

Identification of Landslide Scars in the Region of the Serra do Mar, São Paulo State, Brazil, Using Digital Image Processing and Spatial Analysis Tools

The objective of the present study, developed in a mountainous region in Brazil where many landslides occur, is to present a method for detecting landslide scars that couples image processing techniques with spatial analysis tools. An IKONOS image was initially segmented, and then classified through a Batthacharrya classifier, with an acceptance limit of 99%, resulting in 216 polygons identified with a spectral response similar to landslide scars. After making use of some spatial analysis tools that took into account a susceptibility map, a map of local drainage channels and highways, and the maximum expected size of scars in the study area, some features misinterpreted as scars were excluded. The 43 resulting features were then compared with visually interpreted landslide scars and field observations. The proposed method can be reproduced and enhanced by adding filtering criteria and was able to find new scars on the image, with a final error rate of 2.3%.

Analysis of tectonic-controlled fluvial morphology and sedimentary processes of the western Amazon Basin: an approach using satellite images and digital elevation model

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)