@Article{MoreiraValeRennFran:2016:EfToSo,
author = "Moreira, Eder Paulo and Valeriano, M{\'a}rcio de Morisson and
Renn{\'o}, Camilo Daleles and Fran{\c{c}}a, Helena",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal do ABC
(UFABC)}",
title = "Efeito da topografia sobre a classifica{\c{c}}{\~a}o do uso e
cobertura da terra por an{\'a}lise de imagens baseada em
objetos",
journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
year = "2016",
volume = "68",
number = "3",
pages = "505--517",
keywords = "Corre{\c{c}}{\~a}o Topogr{\'a}fi ca, Efeito Topogr{\'a}fi co,
OBIA, Landsat TM, SRTM, Topographic Correction, Topographic Eff
ect, OBIA, Landsat TM, SRTM.",
abstract = "Este estudo avalia a infl u{\^e}ncia do efeito topogr{\'a}fi co
sobre a classifi ca{\c{c}}{\~a}o de uso e cobertura da terra por
an{\'a}lise de imagens baseada em objetos. Para isso, foi
realizada a corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca de bandas
espectrais Landsat 5 TM e a an{\'a}lise comparativa das classifi
ca{\c{c}}{\~o}es dos dados sem e com corre{\c{c}}{\~a}o
topogr{\'a}fi ca. A {\'a}rea de estudo est{\'a} localizada em
uma regi{\~a}o agr{\'{\i}}cola de relevo suave ondulado a
ondulado localizada no sul do estado de Minas Gerais, Brasil. A
imagem Landsat 5 TM foi obtida no cat{\'a}logo de imagens do
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e os dados
topogr{\'a}fi cos para corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca
foram obtidos no projeto Topodata, os quais foram elaborados a
partir do refi namento dos dados da miss{\~a}o Shuttle Radar
Topography Mission (SRTM). A classifi ca{\c{c}}{\~a}o do uso e
cobertura da terra foi realizada por an{\'a}lise de imagens
baseada em objetos geogr{\'a}fi cos (GEOBIA), dividida em duas
etapas: segmenta{\c{c}}{\~a}o e classifi ca{\c{c}}{\~a}o por
{\'a}rvore de decis{\~a}o. As classifi ca{\c{c}}{\~o}es das
imagens sem e com corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca foram
comparadas por meio de {\'{\i}}ndice de exatid{\~a}o global,
{\'{\i}}ndice kappa, tamanho das {\'a}rvores de decis{\~a}o e
tamanho dos segmentos (ou regi{\~o}es). A classifi
ca{\c{c}}{\~a}o da imagem com corre{\c{c}}{\~a}o
topogr{\'a}fi ca apresentou {\'a}rvore de decis{\~a}o mais
simples (menor n{\'u}mero de n{\'o}s) e segmentos maiores. Em
26% da {\'a}rea total as duas classifi ca{\c{c}}{\~o}es
apresentaram resultados diferentes em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a}s
classes de uso ou cobertura da terra. A classifi ca{\c{c}}{\~a}o
da imagem com corre{\c{c}}{\~a}o apresentou {\'{\i}}ndice
kappa e {\'{\i}}ndice de exatid{\~a}o global em torno de 10%
mais elevados. Conclui-se que, em {\'a}reas de relevo irregular a
corre{\c{c}}{\~a}o topogr{\'a}fi ca deve ser aplicada para
reduzir o efeito topogr{\'a}fi co na classifi ca{\c{c}}{\~a}o
do uso e cobertura da terra utilizando GEOBIA. ABSTRACT: This
study evaluates the infl uence of topography (topographic eff ect)
on land cover classifi cation through object-based approach. Tests
were applied on Landsat 5 TM refl ective bands, which were
classifi ed in their original form and after topographic
correction. The study area is located in an agricultural region of
rugged terrain in southeastern Brazil. Slope and aspect data taken
from Topodata, a database refi ned from SRTM, were used to support
the topographic correction procedures. Image processing included a
co-registration of all data, followed by topographic correction.
Original and corrected images were classifi ed using object-based
classifi cation, composed by the steps of segmentation and of
decision tree classifi cation. Comparisons of classifi cations
were based on accuracy (kappa and overall accuracy), decision tree
size and segment size. The results indicate that the topographic
eff ect aff ected all metrics involved in the comparison. After
topographic correction, classifi cation showed simpler decision
tree (fewer nodes) and larger segment sizes. Diff erences between
the classifi cation results from original and corrected images
occurred on 26% of the total area. The image classifi cation of
the corrected data showed kappa and overall accuracy 10% higher.
It is recommended that in areas of rugged terrain, where
topographic correction should be applied to reduce topographic eff
ect on the land cover mapping.",
issn = "0560-4613 and 1808-0936",
language = "pt",
targetfile = "moreira_efeito.pdf",
urlaccessdate = "15 jun. 2024"
}