Publicação
Análise comparada da classificação “pixel a pixel” e orientada por objecto de uma imagem WorldView 2 de Maputo, Moçambique
| dc.contributor.advisor | Tenedório, José António | |
| dc.contributor.author | Piçarra, Joana Filipa Rodrigues | |
| dc.date.accessioned | 2014-10-22T13:31:08Z | |
| dc.date.available | 2015-09-01T00:30:07Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.date.submitted | 2014-04 | |
| dc.description.abstract | O desenvolvimento das tecnologias associadas à Detecção Remota e aos Sistemas de Informação Geográfica encontram-se cada vez mais na ordem do dia. E, graças a este desenvolvimento de métodos para acelerar a produção de informação geográfica, assiste-se a um crescente aumento da resolução geométrica, espectral e radiométrica das imagens, e simultaneamente, ao aparecimento de novas aplicações com o intuito de facilitar o processamento e a análise de imagens através da melhoria de algoritmos para extracção de informação. Resultado disso são as imagens de alta resolução, provenientes do satélite WorldView 2 e o mais recente software Envi 5.0, utilizados neste estudo. O presente trabalho tem como principal objectivo desenvolver um projecto de cartografia de uso do solo para a cidade de Maputo, com recurso ao tratamento e à exploração de uma imagem de alta resolução, comparando as potencialidades e limitações dos resultados extraídos através da classificação “pixel a pixel”, através do algoritmo Máxima Verossimilhança, face às potencialidades e eventuais limitações da classificação orientada por objecto, através dos algoritmos K Nearest Neighbor (KNN) e Support Vector Machine (SVM), na extracção do mesmo número e tipo de classes de ocupação/uso do solo. Na classificação “pixel a pixel”, com a aplicação do algoritmo classificação Máxima Verosimilhança, foram ensaiados dois tipos de amostra: uma primeira constituída por 20 classes de ocupação/uso do solo, e uma segunda por 18 classes. Após a fase de experimentação, os resultados obtidos com a primeira amostra ficaram aquém das espectativas, pois observavam-se muitos erros de classificação. A segunda amostra formulada com base nestes erros de classificação e com o objectivo de os minimizar, permitiu obter um resultado próximo das espectativas idealizadas inicialmente, onde as classes de interesse coincidem com a realidade geográfica da cidade de Maputo. Na classificação orientada por objecto foram 4 as etapas metodológicas utilizadas: a atribuição do valor 5 para a segmentação e 90 para a fusão de segmentos; a selecção de 15 exemplos sobre os segmentos gerados para cada classe de interesse; bandas diferentemente distribuídas para o cálculo dos atributos espectrais e de textura; os atributos de forma Elongation e Form Factor e a aplicação dos algoritmos KNN e SVM. Confrontando as imagens resultantes das duas abordagens aplicadas, verificou-se que a qualidade do mapa produzido pela classificação “pixel a pixel” apresenta um nível de detalhe superior aos mapas resultantes da classificação orientada por objecto. Esta diferença de nível de detalhe é justificada pela unidade mínima do processamento de cada classificador: enquanto que na primeira abordagem a unidade mínima é o pixel, traduzinho uma maior detalhe, a segunda abordagem utiliza um conjunto de pixels, objecto, como unidade mínima despoletando situações de generalização. De um modo geral, a extracção da forma dos elementos e a distribuição das classes de interesse correspondem à realidade geográfica em si e, os resultados são bons face ao que é frequente em processamento semiautomático. | por |
| dc.identifier.tid | 201047543 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10362/13325 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.subject | Detecção Remota | por |
| dc.subject | Imagem de Alta Resolução | por |
| dc.subject | Algoritmos de Classificação | por |
| dc.subject | Pixel | por |
| dc.subject | Orientada por Objecto | por |
| dc.title | Análise comparada da classificação “pixel a pixel” e orientada por objecto de uma imagem WorldView 2 de Maputo, Moçambique | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | masterThesis | por |
| thesis.degree.discipline | Área de especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica | por |
| thesis.degree.level | Mestre | por |
| thesis.degree.name | Trabalho de Projecto apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território | por |
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