Segmentação e classificação de tipologias florestais a partir de imagens Quickbird

• Autor(es): Sousa, Adélia ; Mesquita, Paulo ; Gonçalves, Ana Cristina ; Marques da Silva, José Rafael
• Data: 2010
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10174/4009
• Origem: Repositório Científico da Universidade de Évora
• Assunto(s): Detecção remota; Quickbird; segmentação multiresolução; classificação
• Tipo de Documento: Artigo
• Idioma: Português
• Editor(es): Sousa, Adélia; Mesquita, Paulo; Gonçalves, Ana Cristina; Marques da Silva, José Rafael

Descrição

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.