Processamento digital de imagens destinado ao mapeamento da ocupação humana do alto Bonfim e análise histórica dos remanescentes florestais entre os anos de 1965 a 2006.

Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível analisar o processo de ocupação humana da bacia hidrográfica do rio Bonfim, localizada no município de Petrópolis, no estado do Rio de Janeiro. Este processo possibilitou a geração de mapas de uso da terra e cobertura vegetal e configurou-se numa importante etapa para avaliação ambiental capaz de auxiliar e dar fomento à execução de atividades de gestão e monitoramento do meio ambiente e de análise histórica dos remanescentes florestais ao longo dos últimos anos. Nesta pesquisa foram adotadas classes temáticas com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais na escala 1/40.000. As classes adotadas foram: afloramento rochoso e vegetação rupestre; obras e edificações; áreas agrícolas e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar o melhor método de classificação. Primeiramente, efetuou-se a classificação no sistema SPRING, testando-se os melhores parâmetros de similaridade e área na detecção de fragmentos, somente da classe vegetação. Houve tentativa de classificar as demais classes de uso diretamente pelo sistema SPRING, mas esta classificação não foi viável por apresentar conflitos em relação às classes, desta forma, neste sistema foi feita somente a classificação e quantificação da classe vegetação. Visando dar continuidade a pesquisa, optou-se por executar uma interpretação visual, através do sistema ArcGis, para todas as classes de uso do solo, possibilitando o mapeamento da dinâmica de evolução humana, diante da floresta de mata atlântica na área de estudos e análise histórica de seus remanescentes entre os anos dos anos 1965, 1975, 1994 e 2006.

Um sistema para o reconhecimento da feição edificação em imagem digital com agentes inteligentes.

O objetivo desta dissertação foi criar uma nova abordagem para identificar de maneira automática feições do tipo edificação em uma imagem digital. Tal identificação seria de interesse de órgãos públicos que lidam com planejamento urbano para fins de controle da ocupação humana irregular. A abordagem criada utilizou agentes de software especialistas para proceder com o processamento da segmentação e reconhecimento de feições na imagem digital. Os agentes foram programados para tratar uma imagem colorida com o padrão Red, Green e Blue (RGB). A criação desta nova abordagem teve como motivação o fato das atuais técnicas existentes de segmentação e classificação de imagens dependerem sobremaneira dos seus usuários. Em outras palavras, pretendeu-se com a abordagem em questão permitir que usuários menos técnicos pudessem interagir com um sistema classificador, sem a necessidade de profundos conhecimentos de processamento digital de imagem. Uma ferramenta protótipo foi desenvolvida para testar essa abordagem, que emprega de forma inusitada, agentes inteligentes, com testes feitos em recortes de ortofotos digitais do Município de Angra dos Reis (RJ).