Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
SILVA, Maria Luciana da |
| Orientador(a): |
CANDEIAS, Ana Lúcia Bezerra |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37677
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Resumo: |
Os espaços urbanos são compostos, majoritariamente, por objetos de pequena dimensão e com relações complexas entre si, de modo que para a classificação do seu solo é exigido imageamento de alta resolução. Entretanto, os métodos tradicionais de extração de informações em imagens de alta resolução, sejam de nível aéreo ou orbital, ainda apresentam algumas limitações. A fotoanálise acrescida da vetorização em tela, embora seja o método mais adotado para a extração de informações urbanas em imagens de alta resolução, pode ter a sua aplicação prejudicada por objetos com contornos complexos, pela subjetividade da interpretação do analista e pelo tempo de trabalho demandado para grandes áreas. Ademais, os métodos tradicionais de classificação de imagens digitais, embora reduzam ou eliminem os problemas da fotoanálise, também apresentam limitações para a classificação do solo urbano com imagem de alta resolução, devido à informação espectral contida nessas imagens não ser suficiente para discriminar os alvos. Esse problema pode ser contornado utilizando camadas auxiliares com atributos de diferentes fontes, os quais viabilizam a discriminação de classes espectralmente semelhantes. Diante do exposto, este trabalho propõe uma análise conjunta de imagens aéreas, modelos do terreno e imagens provenientes de operações aritméticas, para o reconhecimento de padrões nos dados e classificação do solo urbano. Para a realização dos experimentos, nos softwares QGIS e SPRING, foram utilizados Modelo Digital do Terreno, Modelo Digital de Elevação, bandas espectrais de ortofoto com GSD de 8cm e imagem de intensidade. O desenvolvimento da pesquisa teve início com a aquisição de amostras de classes, a partir da qual iniciou-se o reconhecimento de padrões nos dados para a definição de limiares. Foram investigadas as razões de bandas S1 e S2 e os índices de vegetação GLI, VARI, RGBVI e GRVI, cujas equações utilizam apenas as bandas do visível. Os principais resultados apontaram que: i) a variável intensidade pode revelar propriedades hídricas que subsidiem estudos mais específicos de composição da água; ii) as aritméticas de bandas na faixa do visível, quando aplicadas às imagens de alta resolução, além de realçarem a vegetação, servem para identificar alguns tipos de telhados; iii) as operações S1, GLI e RGBVI são potenciais para classificação da cobertura vegetacional urbana; iv) as operações VARI e GRVI são potenciais para a classificação da cobertura edificacional do tipo telhado de cerâmica, sem fazer distinção quanto ao seu estado de conservação; v) a variável altimetria é potencial para discriminar classes que possuem respostas espectrais semelhantes; vi) a classificação por máxima verossimilhança, quando aplicada em recortes com classes de sutis variações espectrais, viabiliza a discriminação dessas classes. Por fim, foram classificadas dez classes de alvos, a saber: cobertura vegetacional de baixo porte, cobertura vegetacional de médio porte, cobertura vegetacional de grande porte, telhado cinza claro, telhado cinza escuro, telhado de cerâmica vermelho, telhado de cerâmica marrom, solo exposto, cobertura hídrica e cobertura pavimentada. |
