Detecção da malha viária na periferia urbana de São Paulo utilizando imagens de alta resolução espacial e classificação orientada a objetos.

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Nóbrega, Rodrigo Affonso de Albuquerque
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Classificação de imagens orientada a objetos; Detecção de vias; Object-based image classification; Remote sensing; Road detection; Sensoriamento remoto; Urbanização; Urbanization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-10082007-171032/

O crescimento descontrolado ocorrido nas atuais metrópoles de países em desenvolvimento requer intensos mapeamentos para a atualização da base de dados geográfica. O intenso processo de urbanização vivido na cidade de São Paulo desde os anos 70 ilustra bem esse cenário. Apesar de existirem levantamentos aéreos e, mais recentemente, imagens de satélite com alta resolução espacial, a necessidade de informações geográficas precisas, rápidas e menos onerosas é, mais do que nunca, um fato. Nesse sentido, a classificação automatizada de imagens de alta resolução espacial tem demonstrado resultados insatisfatórios ao utilizar classificadores pixel a pixel, em especial para áreas urbanas. O crescente sucesso da classificação de imagens baseada em objetos tem estimulado pesquisadores a criar novos meios de superar a limitação das tradicionais técnicas de classificação de imagens. A idéia central da classificação de imagens orientada a objetos é extrair objetos primitivos a partir das imagens e utilizar suas informações para a composição de regras e estratégias a serem aplicadas no processo classificatório. Além da análise espectral, a classificação de imagens baseada em objetos permite envolver análises geométricas e contextuais. Este trabalho reporta o uso da classificação baseada em objetos para detecção da malha viária, aplicado na periferia urbana da cidade de São Paulo. Áreas de ocupação irregular compõem a maior parte da área selecionada para o estudo, sendo que a malha viária reflete bem o padrão de ocupação não planejada dessa região. As ruas são em geral geometricamente irregulares e com diferentes tipos de pavimentação. Detectar a malha viária com base nessas características foi o desafio maior deste trabalho, que teve, como hipótese, a viabilidade do emprego da classificação orientada a objetos para essa finalidade. A metodologia apresentada utiliza uma imagem multiespectral do satélite IKONOS II. Como primeiros passos, processou-se a segmentação e calcularam-se as componentes principais. Classes auxiliares como áreas impermeabilizadas e áreas de solo exposto foram computadas utilizando funções apropriadas. Em suma, a partir das informações geométricas dos objetos, como largura, comprimento, coeficiente de assimetria, área, entre outros, alguns objetos foram selecionados como representantes da malha viária, e então analisados perante a informação contextual, para que fossem classificados como vias pavimentadas e vias não pavimentadas. Os resultados foram analisados mediante três diferentes métodos: 1) inspeção visual, na qual foi analisada qualitativamente a aderência entre as vias extraídas e as vias reais; 2) acurácia da classificação, através de comparações entre a malha viária detectada e a de referência, que forneceu parâmetros estatísticos de qualidade da classificação, como os erros de comissão e omissão ; 3) análise linear comparativa, a qual forneceu parâmetros como integridade (ou completeza) e precisão da malha viária detectada utilizando linhas referenciais e linhas extraídas dos polígonos das vias detectadas, obtidos por morfologia matemática. Considerando o alto grau de heterogeneidade das feições presentes na área de estudo, a acurácia geral alcançada foi boa. Embora a metodologia não tenha produzido um mapa viário, no sentido próprio da palavra, o uso combinado de imagens multispectrais de alta resolução espacial e da classificação baseada em objetos mostrou que a metodologia pode ser utilizada para minerar dados relativos a malha viária e produzir informações significantes para auxiliar a tomada de decisões.