Abordagens cognitivas para a identificação de unidades geomorfológicas por meio de dados ASTER/Terra

Flávio Fortes Camargo, Teresa Gallotti Florenzano, Cláudia Maria de Almeida, Cleber Gonzales de Oliveira

Resumo


O objetivo desta pesquisa foi o desenvolvimento de um método semi-automatizado de mapeamento de unidades geomorfológicas, utilizando análise de imagens orientada a objeto e dados ASTER/Terra. A área de estudo foi o município de São José dos Campos/SP. Com este intuito, foram utilizadas redes semânticas hierárquicas (para o armazenamento e reprodução do conhecimento especialista), aliadas à lógica nebulosa e a um conjunto de variáveis multiespectrais, texturais e geomorfométricas. As variáveis texturais e geomorfométricas foram extraídas de um MDE (com acurácia conhecida), gerado por meio do par estereoscópico de imagens do sensor ASTER/Terra. Para a análise, objetos foram gerados por meio de uma segmentação multiresolução, constituída de quatro níveis e considerando algumas variáveis específicas. A rede semântica hierárquica foi inicialmente concebida para classificar quatro macro-unidades geomorfológicas e posteriormente foi detalhada, permitindo gerar onze classes de unidades geomorfológicas. A avaliação da classificação foi realizada por meio de estatísticas (acurácia global e índice Kappa) derivadas de uma matriz de contingência, considerando os objetos da segmentação, obtida da comparação com um mapa de referência. Os valores de acurácia global (86%) e índice Kappa (83%) indicam uma forte concordância. Concluiu-se que a análise de imagens orientada a objeto mostrou-se adequada para a semi-automação de procedimentos relacionados ao mapeamento geomorfológico.

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