@Article{AlvesFlorPere:2010:MaÁrUr,
author = "Alves, Claudia Durand and Florenzano, Teresa Gallotti and Pereira,
Madalena Niero",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Mapeamento de {\'a}reas urbanizadas com imagens Landsat e
classifica{\c{c}}{\~a}o baseada em objeto",
journal = "Revista Brasileira de Cartografia",
year = "2010",
volume = "62",
number = "2",
pages = "189--198",
month = "jun.",
note = "{Setores de Atividade: Outras atividades de servi{\c{c}}os.}",
keywords = "An{\'a}lise Baseada em Objeto, {\'A}reas Urbanizadas,
Sensoriamento Remoto, Object Based Image Analysis, Urban Areas,
Remote Sensing.",
abstract = "Este estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia
de classifica{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica de {\'a}reas
urbanizadas cont{\'{\i}}nuas e dispersas que seja
replic{\'a}vel em diferentes regi{\~o}es do Brasil. Com essa
metodologia busca-se o aumento da exatid{\~a}o do mapeamento bem
como reduzir a subjetividade e o tempo empregado no procedimento.
Para este fim, aplicou-se, usando o software Definiens, a
classifica{\c{c}}{\~a}o baseada em Objeto em imagem LANDSAT da
regi{\~a}o de Piracicaba, Limeira e Rio Claro, do estado de
S{\~a}o Paulo, obtida em 2007. Este procedimento consiste na
segmenta{\c{c}}{\~a}o multiresolu{\c{c}}{\~a}o das imagens e
na classifica{\c{c}}{\~a}o baseada na l{\'o}gica fuzzy. Na
avalia{\c{c}}{\~a}o dos resultados foram utilizadas imagens de
alta resolu{\c{c}}{\~a}o, dispon{\'{\i}}veis no Google Earth.
O bom desempenho obtido na classifica{\c{c}}{\~a}o
autom{\'a}tica da {\'a}rea de estudo ({\'{\i}}ndice global de
0,94 e Kappa de 0,72) indica a viabilidade do m{\'e}todo aplicado
para outras {\'a}reas urbanizadas. ABSTRACT This study attempts
to develop an automatic method to map urban areas and urban
sprawl, and that have the possibility of replicating to different
urbanization regions of Brazil. The objective is to achieve a
methodology for the increase of precision and reduction of
processing time and subjectivity. Object-based Image Analysis with
Definiens software and LANDSAT images (acquired in 2007) of the
Piracicaba, Limeira and Rio Claro region (S{\~a}o Paulo state)
were used. The object based approach is a spatial analysis method
based essentially on segmentation and classification outputs.
Primitive objects are created on given space scale levels with
different resolution, and classification rules are applied based
on a fuzzy rule decision tree classifier. High resolution images
available at Google Earth were used for accuracy assessment. The
good results obtained (Overall Accuracy: 0.94 and Kappa Index:
0.72) from automatic classification of the study area indicate
that the object-based method can be suitable for semi-automatic
urban mapping.",
issn = "0560-4613 and 1808-0936",
label = "lattes: 3801760595415178 2 AlvesFlorPere:2010:Ma{\'A}rUr",
language = "pt",
targetfile = "alves.pdf",
urlaccessdate = "15 jun. 2024"
}