Segmentação e classificação de tipologias florestais a partir de imagens Quickbird

• Main Author: Sousa, Adélia
• Publication Date: 2010
• Other Authors: Mesquita, Paulo, Gonçalves, Ana Cristina, Marques da Silva, José Rafael
• Format: Article
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10174/4009
• topic: Detecção remota; Quickbird; segmentação multiresolução; classificação

O principal objectivo deste estudo foi avaliar o potencial de imagens de alta resolução espacial (Quickbird) na identificação de espécies florestais para uma região do Alentejo (Portugal), utilizando o método de segmentação multi-resolução e classificação digital orientada a objecto. Foi criada uma máscara para a vegetação com base no índice de vegetação NDVI, e obtida uma classificação com a área de coberto por espécie (Quercus Suber e Pinus Pinea). A detecção da vegetação foi determinada com elevado rigor, sendo a data das imagens um factor muito importante para o resultado. A classificação foi validada através de dados de campo, e foi calculada a matriz de confusão e o coeficiente Kappa. Considerou-se a identificação e separação entre as duas classes florestais dominantes (Quercus Suber e Pinus Pinea) e entre as três classe, as mesmas duas classes e outra que integra todos os restantes tipos de ocupação do solo. Os resultados foram satisfatórios, com Kappa de 79.3% e de 86,5 % respectivamente. Podemos concluir que a metodologia desenvolvida e os dados de alta resolução do satélite Quickbird produzem resultados satisfatórios para a identificação e separação das espécies florestais. A baixa resolução espectral deste satélite é compensada pela elevada resolução espacial e pela utilização de outros parâmetros de forma e de textura dos objectos individuais e entre objectos.