Segmentação automática de áreas urbanas em imagens de sensoriamento remoto

A adoção de ferramentas e métodos de visão computacional aplicados as imagens de sensoriamento remoto pode trazer um grande benefício para os estudos de urbanismo. Neste trabalho é apresentado um arcabouço computacional para auxiliar a aquisição e análise de imagens de sensoriamento remoto, provindas do Google Earth®. O sistema proposto se conecta ao Google Earth e compõe uma imagem especificada pelas coordenadas de latitude e longitude informadas pelo usuário. O sistema também segmenta automaticamente a imagem em áreas edificadas e não-edificadas. O processo de segmentação é realizado por meio de métricas do histograma cromático. É apresentado um experimento com imagens de duas cidades do interior paulista, São Carlos e Rio Claro, a fim de validar o sistema e determinar quais as melhores métricas de histogramas devem ser utilizadas para a tarefa.Computer vision methods applied in remote sensing images can bring important benefits to the field of urbanism. In this work, a computer framework to aid acquiring and analyzing remote sensing images from Google Earth® is presented. The proposed system connects to the Google Earth and extracts an image specified by the latitude and longitude coordinates. The image is automatically segmented into edified and non-edified regions. The segmentation process is carried out by the analysis of the image chromatic histogram. An experiment showing results from the segmentation of two São Paulo State’s towns are\ud presented. The comparison of the histogram metrics and the color channels and its segmentation performance are discussed.CNPq (303746/2007-1; 504476/2007-6; 504476/2007-6

Análise de Textura de Dados Orbitais Spot 5 para Produção de Cartografia de Ocupação do Solo sobre a Área Metropolitana de Lisboa

Neste trabalho defende-se que a integração da análise de textura na classificação de imagens poderá contribuir para o aumento da precisão temática, diminuindo a problemática da variabilidade espectral, característica de áreas muito heterogéneas como as áreas metropolitanas. A metodologia desenvolvida foi aplicada a duas cenas SPOT 5 de 2004 da Grande Área Metropolitana de Lisboa (GAML). Numa primeira fase, classificaram-se as imagens com base nos seguintes algoritmos: Parallelepiped, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper, Binary Encoding e Neural Net. Retirando de cada classificador o melhor resultado em cada classe foi possível construir dois mapas pré-finais, nomeadamente: não urbano e urbano. A este último foi ainda aplicada a análise de textura na correcção de erros na classe residencial. Numa segunda fase aplicaram-se as seguintes transformações às quatro bandas do sensor HRG: Minimum Noise Transform, Spectral Unmixing, Mixture Tuned Matched e Filtering. Esta etapa permitiu a construção de máscaras para as diferentes classes das áreas edificadas.. A análise de textura produziu, entre a primeira e a segunda fases, um aumento global da exactidão temática das classificações, nomeadamente no classificador Maximum Likelihood (imagem Norte = 73%, imagem Sul = 76%), para cerca de 80% na cartografia final. Na fase de pós-classificação, realizaram-se algumas correcções à informação produzida, elevando a exactidão para 85%.info:eu-repo/semantics/publishedVersio