Avaliação das imagens WorldView-II para o mapeamento da cobertura do solo urbano utilizando o sistema InterIMAGE

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Bárbara Maria Giaccom Ribeiro
• Orientador(a): Hermann Johann Heinrich Kux, Leila Maria Garcia Fonseca
• Banca de defesa: Claudia Maria de Almeida, Raul Queiroz Feitosa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: The acquisition of updated and detailed information on urban land cover is strategic for urban planning and management in present times. Mapping of urban land cover using remote sensing technology has been widely explored, especially with the recent availability of high resolution images and object-based processing techniques. This study uses the InterIMAGE system and WorldView-II orbital sensor imagery, two technologies which are new and still little explored in urban studies, to classify land cover in five test-sites near to the western section of Rodoanel Mário Covas, a ring-roads that surrounds the metropolitan area of São Paulo, Brazil. The work hypothesis is: the spectral resolution increase of WorldView-II imagery, compared to previous sensor systems, can improve the identification of urban targets, and consequently, improve the land cover classification. To evaluate the effects of the increase on spectral resolution of WorldView-II system images, we simulated an image based on data from the QuickBird-II sensor. The image sets (original and simulated) were orthorrectified and pan-sharpened previously to the exploratory analysis. The classification model was built according to InterIMAGEs image analysis strategy. InterIMAGE is an open source and free access framework for knowledge-based image classification. Within this system, human knowledge is represented as a semantic net built with user-defined rules based on the paradigms of object-oriented image analysis. The segmentation and classification are object-based, and the decision rules were composed by spectral and geometrical attributes. The proposed methodology is efficient to map the land cover in complex urban areas and the final classification achieved an overall accuracy of 83\% and a \textit{Kappa} Accuracy Index of 0.81. The typical classification conflicts were solved, with a good identification of fifteen land cover classes. The proposed objective of land cover mapping was achieved with good results, showing the applicability of InterIMAGE to explore high resolution satellite data and update information from urban land cover classes.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19@80/2010/08.03.12.52.20

A aquisição de informações detalhadas e atualizadas sobre o tecido urbano é estratégica para o planejamento e a gestão do território. O mapeamento da cobertura do solo urbano por meio de imagens de sensoriamento remoto tem sido amplamente explorado, principalmente com a disponibilidade de imagens de alta resolução e de técnicas de processamento baseadas em objeto. Este estudo utiliza o sistema InterIMAGE e imagens do sensor orbital WorldView-II para a classificação da cobertura do solo de cinco áreas-teste próximas ao Trecho Oeste do Rodoanel Mário Covas, na Região Metropolitana de São Paulo, duas tecnologias novas e ainda pouco exploradas nos estudos urbanos. A hipótese deste trabalho é que a melhoria da resolução espectral das imagens WorldView-II pode facilitar a identificação de alvos urbanos, e conseqüentemente aprimorar a classificação da cobertura do solo. A avaliação do efeito da melhoria da resolução espectral do sistema WorldView-II é realizada por meio da sua simulação a partir de imagens do satélite QuickBird-II. Os conjuntos de imagens (original e simulado) foram ortorretificados e fusionados previamente à análise exploratória. O modelo de classificação foi construído de acordo com a estratégia de análise de imagens do InterIMAGE, um sistema de interpretação de imagens baseado em conhecimento, que possui código aberto e é de uso e distribuição livre e gratuita. Neste sistema, o conhecimento humano é representado por uma rede semântica construída com regras definidas pelo usuário e com base nos paradigmas da análise de imagens baseada em objetos. A segmentação e a classificação são baseadas em objetos, e as regras de decisão são compostas por atributos espectrais e geométricos. A metodologia proposta mostrou-se eficiente para mapear a cobertura do solo em áreas urbanas complexas, e as classificações finais atingiram valores de exatidão global superiores a 83\% e índices \textit{Kappa} superiores a 0,81. Os conflitos típicos deste tipo de classificação foram resolvidos, com boa identificação de quinze classes de cobertura do solo. O objetivo de avaliar o mapeamento da cobertura do solo a partir de imagens WorldView-II foi atingido, e os resultados demonstram a aplicabilidade do InterIMAGE na extração de informações atualizadas sobre o ambiente urbano.