%0 Journal Article
%4 sid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.43.31
%2 sid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.43.32
%@issn 1808-0936
%F lattes: 3233696672067020 2 SouzaKux:2014:GeMiDa
%T Geobia e mineração de dados na classificação da cobertura do solo urbano em São Luis (MA) com imagens WorldView-2 e o sistema Interimage
%D 2014
%8 maio/jun.
%A Souza, Ulisses Denache Vieira,
%A Kux, Hermann Johann Heinrich,
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress ulissesdenache@hotmail.com
%@electronicmailaddress hermann@dsr.inpe.br
%B RBC: Revista Brasileira de Cartografia
%V 66
%N 3
%P 433-450
%K WorldView-2, Mineração de dados, GEOBIA - Geographic Object-based Image Analysis, Manguezais, Dunas, São Luis (MA).
%X As áreas urbanas caracterizam-se por ser um espaço em transformação. Quando estão localizadas em ambientes costeiros, tornam-se ainda mais frágeis pela presença de ecossistemas como os manguezais e as dunas. Para o processamento e a avaliação de dados dos novos sensores orbitais utiliza-se o paradigma de GEOBIA. Neste trabalho foram usadas imagens do satélite WorldView-II de alta resolução espacial com 0,50m de resolução e oito bandas multiespectrais. O objetivo deste estudo foi avaliar a capacidade do uso dessas imagens aliadas a técnicas de mineração de dados, para a classificação da cobertura do solo urbano em áreas urbanas costeiras. Os testes foram realizados em duas áreas-piloto no setor norte da cidade de São Luís - MA (Ilha do Maranhão). Inicialmente foram realizados testes com um modelo de classificação para as áreas-piloto, considerando somente uma análise exploratória a partir das ferramentas implementadas no software InterIMAGE (Teste AI e BI). Para efeito de comparação, foi elaborado um modelo de conhecimento que, com base nos resultados da mineração de dados por árvore de decisão com um número mínimo de folhas, indicava os melhores limiares e atributos para classifi car as imagens. Este modelo foi adaptado a concepção do software InterIMAGE (Teste AII e BII). Através de avaliações estatísticas foi possível optar pelas classificações com maior precisão que obtiveram índices Kappa de 0,8354 (teste AII) e 0,8446 (teste BII). Desta forma foi possível customizar os atributos anteriormente validados na classificação de cobertura da terra, obtendo-se índices Kappade 0,7924 para área A e 0,7631 para área B. ABSTRACT: Urban areas are characteristic spaces under dynamic changes. Such areas are especially fragile when they are located in coastal regions with mangrove vegetation and dune ecosystems. Data processing of the new high resolution remote sensing satellite systems considers the GEOBIA paradigm. In this study, the following multispectral data from the WorldView-II satellite were used: bands Red, Green and Blue in the visible spectrum and a near infrared band. The objective of this study was to evaluate the capability of these datasets for the classifi cation of land use/land cover in urban coastal areas. Two test-sites were considered at the northern section of São Luís city (Maranhão State, Brazil). Initially tests were made with a classifi cation model, considering only those tools implemented at the InterIMAGE classification software (Tests AI and BI). For comparison purposes a model was developed, based on the results of data mining by decision tree, with a minimum number of leaves, which indicates the best thresholds and attributes for image classification. This model was adapted to the concept of the InterIMAGE software (Tests AII and BII). After a statistical evaluation, those classifi cations with highest Kappa indices were considered, namely: test AII (0.8354) and BII (0.8446). So it was possible to customize the attributes validated earlier at the land cover classifi cation to the model used to map land use, obtaining Kappa indices of 0.7924 for area A and 0.7631 for area B.
%@language pt
%U http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/view/913/691
%O Setores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.
%O Informações Adicionais: Abstract: Urban areas are characteristic spaces under dynamic changes. Such areas are especially fragile when they are located in coastal regions with mangrove vegetation and dune ecosystems. Data processing of WorldView-2 satellite systems considers the GEOBIA paradigm. In this study, the following multispectral data from this satellite were used: bands red, green and blue in the visible spectrum and a near infrared band. The objective of this study was to evaluate the capability of these datasets for the classification of land use/land cover in an urban coastal area. Two test sites were considered at the northern section of São Luis city (Maranhão State, Brazil). Initially tests were made with a classification model, considering only those tools implemented at the InterIMAGE software package (Test A1 and B1). For comparison purposes, a model was developed, based on the results of data mining by decision tree, with a minimum number of leaves, which indicates the best thresholds and atributes for image classification. This model was adapted to the concept of the InterIMAGE software (Test A11 and B11). After a statistical evaluation, those classifications with highest Kappa indices were considered, namely: test A11 (0,8354) and B11 (0,8446). So it was possible to customize the atributes validated earlier at the land cover classification to the model used to map land use, obtaining Kappa indicesof 0,7924 for área A and 0,7631 for área B..