@Article{GuardaBSCHATS:2019:AnQuSe,
               author = "Guarda, Simone Dutra Martins and Bias, Edilson Souza and Sano, 
                         Edson Eyji and Castejon, Emiliano Ferreira and Happ, Patrick Nigri 
                         and Antunes, Rodrigo Rodrigues and Teixeira, Alexandre de Amorim 
                         and Sousa, Rog{\'e}rio Baptista de",
          affiliation = "{Universidade de Bras{\'{\i}}lia (UnB)} and {Universidade de 
                         Bras{\'{\i}}lia (UnB)} and {Embrapa Cerrados} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Pontif{\'{\i}}cia 
                         Universidade Cat{\'o}lica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)} and 
                         {Universidade de Bras{\'{\i}}lia (UnB)} and {Universidade de 
                         Bras{\'{\i}}lia (UnB)} and {Universidade de Bras{\'{\i}}lia 
                         (UnB)}",
                title = "An{\'a}lise da qualidade da segmenta{\c{c}}{\~a}o e 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de uma imagem urbana do sat{\'e}lite 
                         GeoEye-1 baseada em objeto e realizadas nas plataformas PostgreSQL 
                         e InterIMAGE",
              journal = "Anu{\'a}rio do Instituto de Geoci{\^e}ncias",
                 year = "2019",
               volume = "42",
               number = "3",
                pages = "514--526",
                 note = "{Quality Analysis of the Segmentation and Object-Based 
                         Classification of an Urban} and {GeoEye-1 Satellite Image 
                         Performed in the PostgreSQL and InterIMAGE Platforms}",
             keywords = "OBIA, TerraLib 5, PostGIS.",
             abstract = "A t{\'e}cnica denominada de classifica{\c{c}}{\~a}o baseada em 
                         objetos, proposta por Baatz \& Sh{\"a}pe (2000), trata-se de uma 
                         abordagem de processamento de imagens em que a unidade primitiva 
                         {\'e} o objeto, composto de v{\'a}rios pixels. Softwares 
                         propriet{\'a}rios como o eCognition® e de open source como o 
                         InterIMAGE realizam o processamento de imagens baseadas em objetos 
                         considerando o alto grau de rela{\c{c}}{\~o}es m{\'u}tuas e 
                         a{\c{c}}{\~o}es em diferentes escalas, como 
                         informa{\c{c}}{\~o}es de contexto, estrutura sem{\^a}ntica e 
                         hier{\'a}rquica. O objetivo principal da pesquisa foi demonstrar 
                         e avaliar resultados da integra{\c{c}}{\~a}o de sistemas open 
                         source com o sistema de classifica{\c{c}}{\~a}o denominado 
                         InterIMAGE. Os sistemas utilizados nessa pesquisa foram o sistema 
                         de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional 
                         PostgreSQL/PostGIS Raster, biblioteca TerraLib, pacote 
                         computacional de sistema de informa{\c{c}}{\~o}es 
                         geogr{\'a}ficas QGIS e linguagem de programa{\c{c}}{\~a}o C++. 
                         Foi utilizada uma imagem do sat{\'e}lite GeoEye-1 de 2013 de uma 
                         {\'a}rea urbana do munic{\'{\i}}pio de Goian{\'e}sia no estado 
                         de Goi{\'a}s. Foi desenvolvida uma interface (API - Application 
                         Programming Interface) no sistema InterIMAGE para realizar a 
                         segmenta{\c{c}}{\~a}o multiresolu{\c{c}}{\~a}o em ambiente de 
                         banco de dados espaciais. A segmenta{\c{c}}{\~a}o processada 
                         utilizou-se da API com a imagem armazenada no PostgreSQL e em 
                         disco r{\'{\i}}gido, enquanto a classifica{\c{c}}{\~a}o foi 
                         efetuada somente no InterIMAGE. O {\'{\i}}ndice Kappa foi 
                         utilizado para indica{\c{c}}{\~a}o da acur{\'a}cia dos 
                         resultados alcan{\c{c}}ados na classifica{\c{c}}{\~a}o, 
                         utilizando-se os par{\^a}metros da segmenta{\c{c}}{\~a}o da 
                         API, obtendo-se um valor de 0,412. As regras da {\'a}rvore de 
                         decis{\~a}o devem ser modificadas para realiza{\c{c}}{\~a}o de 
                         novos experimentos visando verificar a influ{\^e}ncia no 
                         processamento da classifica{\c{c}}{\~a}o no InterIMAGE. Apesar 
                         da ocorr{\^e}ncia de algumas confus{\~o}es tem{\'a}ticas no 
                         processo de classifica{\c{c}}{\~a}o, demonstrou-se a viabilidade 
                         de continua{\c{c}}{\~a}o de desenvolvimento de 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es de c{\'o}digo aberto para o InterIMAGE.",
                  doi = "10.11137/2019_3_514_526",
                  url = "http://dx.doi.org/10.11137/2019_3_514_526",
                 issn = "0101-9759",
             language = "pt",
           targetfile = "guarda_analise.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}