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Publicação
Detecção remota em meio urbano: teste com classificadores supervisionados a nível do pixel sobre imagens de alta resolução espacial aplicados numa lógica hierárquica de classes
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Orientador(es)
Resumo(s)
As constantes alterações no uso e ocupação do solo nos centros urbanos requerem informação geográfica actualizada e precisa, de uma forma cada vez mais célere, tornando requisito essencial para uma melhor gestão do meio urbano a produção de cartografia digital expedita e a escalas compatíveis com as exigências das autarquias.
A relação complexa e heterogénea entre os elementos que compõem o meio urbano e que apresentam, em imagens de satélite, um enorme leque de respostas espectrais, com diversas formas e texturas, resultam em padrões complexos e de difícil exploração, tornando a sua classificação uma tarefa difícil.
O advento das imagens de satélite de alta resolução espacial abriu uma nova janela no uso e exploração deste tipo de imagens, tornando possível estudar métodos de classificação novos ou já existentes analisando a riqueza espacial e a variabilidade espectral destas imagens.
Recorrendo a uma imagem de alta resolução espacial proveniente do satélite QuickBird para os testes realizados, esta tese pretende contribuir para o desenvolvimento de processos de classificação de meio urbano mais eficazes e que conduzam a uma maior exactidão nos resultados, propondo dois processos de classificação, numa análise estratificada por níveis temáticos com base numa hierarquia de classes pré-estabelecida.
A utilização de classificadores pixel a pixel pretendeu mitigar limitações na utilização de classificadores deste tipo em imagens de alta resolução espacial. De entre os classificadores pixel a pixel, utilizámos unicamente os supervisionados, baseados na selecção de parcelas de treino espectralmente representativas das classes que se desejava classificar.
Descrição
Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Área de Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica
Palavras-chave
Detecção remota Imagens de Satélite Resolução Espacial Exactidão temática Classificadores Supervisionados Uso do Solo
Contexto Educativo
Citação
Editora
Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, Universidade Nova de Lisboa