Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Mário Rocco Pettinati |
| Orientador(a): |
Lúbia Vinhas,
Gilberto Câmara |
| Banca de defesa: |
Laércio Massaru Namikawa,
Clodoveu Augusto Davis Junior |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
BR
|
| Resumo em Inglês: |
The use of Remote Sensing imagery to obtain land cover and land use maps is a common task in GIS applications. Segmentation and classification techniques delimit homogeneous regions in images which are then associated to use and coverage classes. This processing generates digital maps that represent complete partitions of the space, represented by sets of polygons. As images have a matrix representation, the polygons are complex geometries formed by a large number of vertices, which makes their storage, transmission and use costly. Furthermore, this process can generate geometries that are not appropriate for the use of derived data in smaller scales. This work studies how to apply the process of cartographic generalization to land use and land cover data in order to reduce its complexity. For this, adapted line simplification algorithms are used to maintain the topological consistency of the original data. Additionally, adaptations that aims to minimize variations in area of the original polygons during the process of generalization are presented. Finally, the result of applying the proposed methodology for generalization of deforestation data of the Amazon Forest, generated by the project PRODES is presented. |
| Link de acesso: |
http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/05.27.18.16
|
Resumo: |
O uso de imagens de Sensoriamento Remoto (SR) para obtenção de mapas de uso e cobertura da terra é uma atividade comum em aplicações SIG. Técnicas de segmentação e classificação delimitam regiões homogêneas nas imagens e posteriormente são associadas às classes de uso e cobertura. O resultado desse processamento são mapas em formato digital, que representam partições completas do espaço representadas por conjuntos de polígonos. Como as imagens de SR possuem uma representação matricial, os polígonos resultantes são geometrias complexas, formadas por um grande número de vértices, o que torna seu armazenamento, transmissão ou uso posterior custosos. Além disso, podem ser geradas geometrias que não devem ser representadas nas escalas de trabalho apropriadas para o uso desses dados derivados. Esse trabalho estuda como aplicar o processo de generalização cartográfica aos dados de uso e cobertura a fim de diminuir sua complexidade. Para isso, usam-se algoritmos de simplificação de linhas adaptados para manutenção da consistência topológica do dado original. Adicionalmente, apresentam-se também adaptações que tem por objetivo minimizar as variações na área dos polígonos originais durante o processo de generalização. Finalmente, apresenta-se o resultado da aplicação da metodologia proposta para generalização de dados de desflorestamento da Floresta Amazônica, gerados pelo projeto PRODES. |
