974 resultados para Classificação de imagem no SPRING
Resumo:
A aplicação de metodologias inovadoras no estudo da zona costeira, como as Técnicas de Informação Geográfica (TIG), utilizando fotografia aérea e imagens de satélite de alta resolução espacial, é um assunto proeminente da investigação das áreas das Ciências Geo-Espaciais e da Engenharia Costeira. Um conjunto de fotografias aéreas, entre 1958 e 2002, foi analisado visualmente num ambiente de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), com o objectivo de identificar hidroformas e hidromorfologias costeiras, no sector entre Esmoriz e Mira. Este trabalho tem como objectivo principal identificar e analisar formas/padrões morfológicas e hidrodinâmicos (hidroformas e hidromorfologias) recorrendo a algoritmos da classificação de imagem. Para alcançar esse objectivo foram aplicados diferentes métodos de classificação de imagem, nomeadamente técnicas de classificação supervisionada e não supervisionada, utilizando o software PCI Geomatica®. Foram testados diferentes algoritmos na classificação supervisionada, (paralelepípedo, distância mínima e máxima probabilidade) e na classificação não supervisionada, o K-médias e o ISODATA. Os algoritmos de classificação supervisionada apresentaram bons resultados, demonstrados pela precisão global e coeficiente Kappa, de 95.65% - 0.95661 e de 95.85% - 0.95840, para o método do paralelepípedo e para o método da máxima probabilidade respectivamente. Os algoritmos de classificação não supervisionada (K-médias e ISODATA) permitiram identificar várias classes, como por exemplo, praia, face da praia e zona de rebentação. Os resultados obtidos foram comparados (sobrepostos) com os da análise visual em ambiente SIG, mostrando uma boa concordância nas hidroformas e hidromorfologias identificadas.
Resumo:
Os SIG Sistemas de Informação Geográfica vêm sendo cada vez mais estudados como ferramentas facilitadoras de análises territoriais com o objetivo de subsidiar a gestão ambiental. A Ilha Grande, que pertence ao município de Angra dos Reis, localiza-se na baía de Ilha Grande no sul do estado do Rio de Janeiro e constitui-se no recorte espacial de análise. Apresenta uma dinâmica ambiental complexa que se sobrepõem principalmente aos usos de proteção ambiental e de atividade turística em uma porção do território em que as normatizações legais são difíceis de serem aplicadas, pois são reflexos de interesses que se manifestam em três esferas do poder a municipal, a estadual e a federal. O objetivo principal desta pesquisa é a realização do processamento digital de imagem para auxiliar a gestão territorial da Ilha Grande. Em foco, a estrada Abraão - Dois Rios, que liga Abraão (local de desembarque dos turistas, principal núcleo da Ilha) a Dois Rios (local de visitação por estudantes e pesquisadores, núcleo que abrigava o presídio, atualmente abriga sede do centro de pesquisa e museu da Universidade do Estado do Rio de Janeiro), ambos protegidos por diferentes categorias de unidades de conservação. A metodologia fundamenta-se no processamento digital de imagem através da segmentação e da classificação supervisionada por pixel e por região. O processamento deu-se a partir da segmentação (divisão de uma imagem digital em múltiplas regiões ou objetos, para simplificar e/ou mudar a representação de uma imagem) e dos processos de classificações de imagem, com a utilização de classificação por pixel e classificação por regiões (com a utilização do algoritmo Bhattacharya). As segmentações e classificações foram processadas no sistema computacional SPRING versão 5.1.7 e têm como objetivo auxiliar na análise de uso da Terra e projetar cenários a partir da identificação dos pontos focais de fragilidade encontrados ao longo da estrada Abraão-Dois Rios, propensos a ocorrências de movimentos de massa e que potencializam o efeito de borda da floresta e os impactos ambientais. A metodologia utilizada baseou-se em análise de campo e comparações de tecnologias de classificação de imagens. Essa estrada eixo de ligação entre os dois núcleos tem significativa importância na história da Ilha, nela circulam veículos, pesados e leves, de serviço, pedestres e turistas. Como resultados da presente foram gerados os mapas de classificação por pixel, os mapas de classificação por região, o mapa fuzzy com a intersecção dos mapas de classificação supervisionada por região e os mapas com os locais coletados em campo onde são verificadas ocorrências de movimentos de massa nas imagens ALOS, 2000, IKONOS, 2003 e ortofotografias, 2006. Esses mapas buscam servir de apoio à tomada de decisões por parte dos órgãos locais responsáveis.
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Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica
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No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.
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O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.
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As técnicas de sensoriarnento remoto e geoprocessamento são fundamentais para processamento e integração de dados de mapeamento geológico/geotécnico, principalmente estudos de gerenciamento e planejamento. A área estudada compreende o município de Três Cachoeiras. Litoral Norte do Rio Grande do Sul o qual inclui-se na "Reserva da Biosfera da Mata Atlântica". O município tem st: deparado com problemas de localização de sitios adequados à disposição final dos resíduos sólidos. bem como o assentamento de loteamentos residenciais e industriais, localização de jazidas de extração de material para construção, fontes de abastecimento de água e necessidade de criação de áreas de preservação ambiental. O objetivo deste trabalho foi produzir mapeamentos da área em questão, através da pesquisa geológico-geotécnica desenvolvida com emprego de imagens de satélite e fotografias aéreas, em que as informações foram cruzadas no SIG. Baseado nisto, investigaram-se os aspectos acima mencionados. a partir de uma contribuição geológico/geotécnica ao município, incluindo-se levantamento de campo, fotointerpretação, processamento e classificação de imagens do município de Três Cachoeiras, sendo os dados integrados num sistema de geoprocessamento. Utilizando-se cartas planialtimétricas, fotografias aéreas e imagem de satélite LANDSAT TM5. foram criados planos de informação como o limite da área estudada, a estrutura viária municipal, a delimitação de reservas ecológicas baseadas na legislação ambiental vigente e, por meio do modelo numérico do terreno, a carta de declividade. A fotointerpretação gerou planos de rede de drenagem, litológica. morfoestruturas e formações superficiais. Os dados de campo. sobrepostos às litológicas obtidas por fotointerpretação, produziram a carta litológica. No tratamento das imagem, foram gerados produtos com contraste, operações entre bandas, filtragens e análise de componentes principais, os quais contribuíram parira classificação da imagem e resultando nos planos de rochas/solos e cobertura/uso do solo (carta de uso atual do solo). O cruzamento destas informações permitiu a obtenção da carta de formações superficiais, lidrogeológica que, juntamente com as cartas litológica, declividades e uso atual do solo distribuíram os atributos do meio físico em planos elaborados por novos cruzamentos, que satisfazem o objetivo do estudo, sendo estes planos o produto final, ou seja, cartas de recomendação: a extração de materiais para construção civil; a implantação de obras de infraestrutura; a disposição de resíduos sólidos e loteamentos; geotécnica à agricultura; à implantação de áreas destinadas à preservação ambienta1 e recuperação.
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Uma das tarefas da pesquisa em Arqueologia da Amazônia é compreender as relações entre as populações humanas pretéritas e a floresta tropical úmida. É muito importante definir as unidades de paisagem no contexto do processo de ocupação humana e assim, integrar esses dados ao contexto dos sítios arqueológicos. Este estudo tem como objetivo definir a composição de unidades de paisagem atual do sítio arqueológico PA-BA-84: ALUNORTE, em termos taxonômicos, utilizando a abordagem geográfica da Ecologia de Paisagem como uma eficiente ferramenta na política de preservação do patrimônio arqueológico. Esta abordagem sistêmica destaca a interdependência mútua dos elementos da paisagem e as interações entre estes, gerando duas unidades espaciais de análise do sítio arqueológico: o micromeio e o macromeio. A classificação taxonômica das unidades de paisagem está relacionada com a aplicação de diferentes escalas espaciais, onde o geossistema refere-se às escalas de menor detalhe para a análise do macromeio do sítio, enquanto as unidades geofácies e geótopo relacionam-se às escalas de maior detalhe referentes à análise do micromeio. O resgate das informações ambientais passa pelo uso sensoriamento remoto e o geoprocessamento da imagem SPOT, como uma ferramenta eficaz para a definição das unidades de paisagem. A classificação da imagem foi otimizada com o classificador baseado em redes neurais, com trabalhos de campo e com dados do Programa de Arqueologia Preventiva na área do Projeto Bauxita Paragominas/PA. Desta forma, a definição das unidades de paisagem do sitio Alunorte passa pela associação de classificação não supervisionada com classificação supervisionada. Os resultados mostraram que o geossistema do macromeio é constituído por oito geofácies, representadas por áreas construídas, áreas de cultivo agrícolas, rios, praias, várzea, vegetação em áreas alagadas, capoeira adulta e capoeira jovem. A delimitação espacial do geossistema obedece aos limites da bacia hidrográfica do rio Murucupi. O micromeio é definido a partir do sistema de nascente do rio Murucupi e apresenta cinco geofácies que são constituídas por áreas construídas, rios, praias, várzea, capoeira adulta e capoeira jovem. O sítio está assentado sobre rampas de colúvio, a qual é constituída por rampas inferior, média e superior, o que está diretamente relacionado com os geotópos que cobrem o relevo do micromeio. Na rampa superior foi registrada a maior concentração de vestígios arqueológicos, o que representa, certamente, o local do assentamento humano pretérito, no processo de ocupação pré-histórico, iniciado há mil anos, o que coincide com uma paleogeofácies de manguezal na praia de Itupanema. O geossistema é caracterizado por um alto grau de antropização representado a partir de ciclos cada vez mais curtos de regeneração da cobertura vegetal. Esta degradação afeta diretamente o patrimônio arqueológico, por isso, os estudos que visam preservar esse patrimônio, preocupados com o resgate do processo de ocupação da Amazônia, devem priorizar a preservação conjunta do mesmo com o geossistema em que está inserido.
Classificação da ocupação do solo através da segmentação de uma imagem de satélite de alta resolução
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Este caso de estudo tem como objetivo demonstrar a utilidade da utilização de imagens de satélite de alta resolução para a produção de cartografia temática em áreas urbanas, bem como, experimentar a extracção de elementos de uma imagem de alta resolução a partir de protocolos de segmentação, aplicando uma abordagem orientada por regiões, e recorrendo a dados de uma cena do satélite WorldView2 com as suas novas 4 bandas adicionais. Definiu-se uma nomenclatura de ocupação de solo com base na fotointerpretação da imagem, criou-se uma legenda hierarquizada por 3 níveis de desagregação. No primeiro nível incluiu-se sete classes, no segundo nível as classes foram classificadas pelo nome dos objetos identificados na fotointerpretação, e o terceiro nível foram classificados pelas características dos objetos definidos no nível anterior. Foram criados segmentos de treino através do algoritmo da segmentação, que tem como função criar segmentos vetoriais com base na similaridade espectral e no valor espectral dos conjuntos dos pixéis vizinhos, testou-se varios parâmetros de segmentação de modo a obter o nível de segmentação que visivelmente na imagem se aproximasse mais aos objetos reconhecidos, para assim se gerar as assinaturas espectrais dos objetos representados pela segmentação, procedendo-se à classificação de ocupação de solo baseada nos segmentos.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)