Avaliação de classificadores por árvore de decisão e árvore de regressão em cenas urbanas do sensor WorldView-2 - Bruna Maria Pechini Bento (2016)
A Terceira Geração de Satélites Imageadores proporcionou a disponibilização de imagens orbitais com resoluções espaciais, espectrais, radiométricas e temporais mais detalhadas, abrindo novos caminhos para se explorar a complexidade espacial do fenômeno urbano. No entanto, a análise dessas imagens pelos métodos tradicionais, que envolvem classificadores pixel a pixel e por região, resultam em limitações no detalhamento de classes e consequentemente baixas acurácias. Dessa maneira, o aumento do conteúdo informativo deste novo tipo de imagens, exigiu dos usuários a busca por novas metodologias e ferramentas para analisá-los. A abordagem da análise de imagem baseada em objeto geográfico (GEOBIA - Geographic Object-Based Image Analysis) representou uma solução para superar essas limitações. A GEOBIA permite simular a visão contextual de um intérprete humano, através de modelos de conhecimento expressos por redes semânticas. A construção de modelos de conhecimento é uma tarefa complexa, a qual exige do intérprete o conhecimento prévio da cena e demanda um longo período para a sua realização. Neste sentido, técnicas de mineração de dados têm sido amplamente utilizadas como ferramenta de apoio para a construção da rede semântica. Estas vêm na vanguarda das tecnologias analisar de forma eficiente bancos de dados complexos, auxiliando os cientistas nas previsões não triviais. Um dos tipos de algoritmos mais utilizados na mineração de dados são as árvores de decisão. Na classificação de imagens orbitais, estes algoritmos selecionam de forma automática, dentre os atributos disponíveis, os mais adequados na caracterização das classes a serem discriminadas. O resultado é representado por uma árvore de decisão, que é um conjunto de regras aplicadas sobre os atributos disponíveis. Este conjunto de regras é posteriormente convertido em uma rede semântica, presente em plataformas de GEOBIA. Este trabalho propõe uma metodologia empregando conjuntamente abordagens cognitivas e de mineração de dados com o objetivo de analisar o desempenho dos algoritmos de árvore de decisão e árvore de regressão para a classificação de cobertura do solo urbano. Como base para esta análise foi utilizada uma área teste do município de São José dos Campos - SP a partir de uma cena da imagem do sistema sensor óptico de alta resolução espacial WorldView-2. Ambos algoritmos apresentaram boas acurácias, sendo que a acurácia da árvore de decisão apresentou em média valores ligeiramente maiores do que a árvore de regressão. Quanto aos modelos de árvore obtidos nos experimentos, o algoritmo de árvore de decisão apresentou melhor capacidade de generalização na formulação das regras por atributo e, portanto, recorreu a um número menor de atributos e gerou menores tamanhos de árvores do que os gerados por árvore de regressão. As árvores de decisão testadas se apoiaram em mais de um programa computacional para executar suas análises, impondo desafios aos pesquisadores no que diz respeito a integração de dados, conversão de formato dos dados, o conhecimento do software a ser utilizado, além da replicação de arquivos. Uma vez que área de estudo cobre uma área geográfica reduzida e obteve um número elevado de objetos, quando for utilizada uma cena completa o volume de dados pode representar uma barreira ainda maior. Já as árvores de regressão testadas pertencem a uma plataforma integrada de GEOBIA, beneficiando o usuário quanto à redução de tempo para a realização de todas as etapas de análise de imagem.