Classificação de áreas urbanas com imagens multiespectrais e hiperespectrais utilizando métodos não-paramétricos - Camila Souza dos Anjos (2016)
Ambientes urbanos representam uma das áreas mais desafiadoras para as análises por meio de sensoriamento remoto devido à grande diversidade encontrada nos materiais presentes na sua superfície. O uso de imagens com alta resolução espacial e alta resolução espectral surge como uma solução ideal para aplicações urbanas, pois a combinação destas duas características permite uma melhor detecção e discriminação de alvos. O presente trabalho propõe a avaliação de dois conjuntos de dados: um deles composto exclusivamente por uma imagem orbital multiespectral (WV-2) e os atributos derivados de seu processamento; e o outro conjunto composto exclusivamente por uma imagem aerotransportada hiperespectral (SpecTIR) e os atributos derivados de seu processamento. Para cada conjunto de dados (multiespectral e hiperespectral), foram realizados quatro experimentos de classificação de imagens, nos quais foram aplicados os métodos Árvore de Decisão C4.5 e Floresta Randômica (RF) em dois diferentes níveis de legenda, em que o Nível de Legenda 1 apresenta 11 classes de cobertura do solo urbano, e o Nível de Legenda 2, mais refinado, 38 classes de cobertura do solo urbano. Analisou-se então a diferença de desempenho entre os métodos de classificação e os conjuntos de dados para esses dois níveis de detalhamento. Os oito experimentos de classificação obtiveram elevada acurácia, com valores de índice Kappa oscilando de 0,6712 a 0,7857, e de Exatidão Global variando de 70,07% a 81,52%. As classificações do Nível de Legenda 1 apresentam resultados semelhantes aos já encontrados em trabalhos indexados. Já as classificações do Nível 2 abordaram um nível de legenda ainda não reportado até o momento na literatura científica, em que materiais visualmente semelhantes em toda a cena foram individualmente caracterizados. Os testes de hipótese comparando o desempenho dos classificadores para o Nível 1 demonstraram que o método RF é significantemente superior ao C4.5, ao passo que para o Nível 2, no caso dos dados WV-2, o método RF demonstrou superioridade, e no caso dos dados SpecTIR, demonstrou-se que os classificadores não são significantemente diferentes. Quando a comparação realizada foi relacionada ao desempenho dos conjuntos de dados, demonstrou-se para todos os níveis de detalhamento e classificadores que as classificações obtidas com dados do sensor SpecTIR apresentaram resultados significantemente superiores àqueles das classificações obtidas com dados do sensor WV-2. Percebe-se com este importante resultado que a caracterização precisa de alvos presentes no ambiente urbano necessita efetivamente de uma alta resolução espacial, entretanto, a junção dessa importante característica com a alta resolução espectral pode levar a resultados mais detalhados e precisos.