GEOBIA, TREE DECISION AND HIERARCHICAL CLASSIFICATION FOR MAPPING GULLY EROSION

The gullies provoke environmental, social and financial damages. The application of corrective and preventive measures needs gullies mapping and monitoring. In this scope, this study proposes a methodology for gullies delimitation using object-oriented image analysis. For such, there were used high spatial resolution imagery and ALS data applied for two study areas, one in Uberlandia-Minas Gerais (Brazil) and another one in Queensland (Australia). The objects were generated by multiresolution segmentation. The most important attributes on the delimitation of the gullies were selected using decision tree induction algorithms, being them: spectral, altimetric and texture. Classifications by decision trees and hierarchical were carried out. The use of decision tree allowed the selection of attributes and the establishment of preliminary decision rules. However, since this procedure did not use fuzzy logic, mixtures between classes could not be evidenced in the rule base. Moreover, the classification was performed by a factor of scale only, which did not allow the identification of all the constituent features of the gully. In hierarchical classification, the procedure is performed on different scales, allowing the use of fuzzy logic to describe different degrees of membership in each class, which makes it a very attractive method for cases such as this study, where there is mixing of classes. The classification obtained with hierarchical classification it was more reliable with the field truth, by allowing the use of different scales, uncertainty insert and integration of knowledge, compared to the automatic classification by decision tree

Semiautomatic Mapping of Center Pivot Irrigated Areas Using Sentinel-2 Images and GEOBIA Approach

Image analysis and feature extraction of remoted sensing data are significant for mapping irrigated agriculture areas as a source of information to improve water management and agricultural planning. This paper presents an image segmented base approach GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis) to extract irrigated areas by Center Pivot Irrigation System (CPIS). This study suggests a semi-automated recognition of circular patterns for the mapping of irrigated regions by center pivots, using Sentinel -2 MSI images, 10 meters spatial resolution. A set of images from different seasons, humid and dry are used to maximize de CPIS’s occurrence. A multiresolution segmentation method was applied, and a large number of segment-based shape features was extracted and used as input to a feature selection procedure (shape descriptors: Area; Compactness; Circularity Factor; Length/Width; Radius of smallest enclosing ellipse; and Roundness). In addition, another shape descriptor “Circularity Factor” was developed in this research and played an important role during preliminaries classification processes. The accuracy assessment of preliminaries classifications has validated used the Circularity Factor together with the other chosen shape descriptors to reach better results to CPIS’s detection. Furthermore, 86.23% of the CPIS mapped in the classification process is in accordance with the ground truth map. This methodology can be used to map large areas in a relatively short time and provides a tool for monitoring irrigated areas

Classificaçao de ambiente ciliar baseada em orientaçao a objeto em imagens de alta resoluçao espacial

Orientadora : Christel LingnauCo-orientador : Jorge CentenoTese (doutorado) - Universidade Federal do ParanáResumo: A classificação baseada em contexto é um importante campo de estudos no processamento digital de imagens. A inserção do conhecimento dentro do processo de classificação da vegetação é uma das formas atualmente utilizadas pela comunidade de sensoriamento remoto a fim de incrementar a qualidade da classificação. O presente estudo é baseado no algoritmo de segmentação multi-resolução, FNEA (fractal net evolution approach), que permite segmentar uma imagem de diferentes níveis hierárquicos, a inserção do contexto é realizada através de relações entre objetos. A área de estudo escolhida foi uma área rural no município de Nova Esperança-Pr, onde se pretendeu mapear tipologias vegetais no ambiente ciliar do Rio Paracatu. Com a execução deste trabalho foi possível apresentar uma proposta de classificação digital de imagem de alta resolução baseada em orientação a objeto do ambiente ciliar para a área de estudo adotada. Os objetos oriundos do processo de segmentação multi-resolução permitiram a criação de diferentes níveos de segmentos, o que pode sustentar uma hierarquia entre objetos e subobjetos. Esta hierarquia foi fundamento para a estruturação de uma rede semântica, baseada no conhecimento. A classificação foi realizada por lógica fuzzy através de descritores de forma, textura e relações entre objetos e subobjetos. Foram avaliadas as diferentes opções de classificação dos objetos, tais como rede hierárquica, o processo seletivo e a mudança de especialista. Analisou-se ainda o grau de detalhamento das classes e subclasses que os diferentes modelos de classificação apresentam (potencial de discriminação). A araucária da classificação foi baseada nas ambiguidades geradas a partir da classificação fuzzy.Abstract: Context base classification plays an important role in digital image analysis. The insertion of the knowledge base in the digital classification process is one of currently forms used by the community of remote sensing for vegetation mapping, so as end to develop the quality of the classification. Advanced image segmentation techniques (FNEA: fractal net evolution approach), was used in this study to provide the context introduction. The tested site was an agricultural area in the city of Nova Esperança-Pr, wherein was mapped the riparian vegetation along the Paracatu River. This work tried to present a proposal for high resolution image classification of the riparian environment based on object oriented analysis. The objects are derived by means of multiresolution segmentation. 1t allows a creation of different levels of segments supporting a hierarchy structure, generating spatial relations between objects and sub-objects. This hierarchy was the bedding for the semantic network. The knowledge base was the basis of the semantics. The classification was based on fuzzy rules by the means of descriptors such as: form, texture and relations between objects and sub-objects. Different approaches of classification were assessed: semantic network, selective and context change classification. It was also evaluated the degree of detailing of the classes and subclasses in different levels of segmentation (thematic resolution). The analysis of classification accuracy is relied upon ambiguities generated by fuzzy rules

MONORRESTITUIÇAO DE IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO QUICKBIRD II APOIADO NO M.D.E. OBTIDO COM DADOS DO SISTEMA LASER SCANNER

A inovação tecnológica e a utilização de novos sensores orbitais de alta resolução, bem como processos de obtenção de modelos digitais de elevação, permitem desenvolver novas metodologias utilizando a monorrestituição. Considerando especialmente a possibilidade de geração desses modelos digitais de elevação com o laser scanner, tem-se uma poderosa ferramenta na produção de cartas na escala 1: 5000. É nessa linha de abordagem que neste trabalho é realizada a monorrestituição de imagens QuickBird, para obtenção de dados de vias, divisas territoriais e edificações em um espaço urbano.  Objetivamente são abordados temas como a capacidade do sistema de monorrestituição de imagens de alta resolução, a avaliação do modelo digital de elevação gerado com dados laser scanner e dos interpoladores de superfícies. Os dados monorrestituidos da imagem QuickBird são comparados com dados coletados com GPS em campo, provenientes da monorestituição de fotos aéreas convencionais na escala de 1:5000, e da estéreo restituição de fotos 1:5000. A comparação dá-se pelo uso de um conjunto de pontos comuns, embasada no padrão de exatidão cartográfica da escala de 1:5000 e em métodos estatísticos determinados, para avaliar a normalidade dos dados e da não presença de erros sistemáticos significativos. Finalmente mostra-se que a metodologia desenvolvida, pode ser aplicada para o mapeamento planimétrico de vias, edificações e divisas (limites territoriais), na escala de 1:5000, compatível com métodos convencionais

DETERMINAÇÃO DE LOCAIS ÓTIMOS PARA IMPLANTAÇÃO DE TORRES DE VIGILÂNCIA PARA DETECÇÃO DE INCÊNDIOS FLORESTAIS POR MEIO DE SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS

The purpose of this research was to determine the best places for the location of forest fires towers by means of Geographic Information System (GIS). The pilot area is located in the vicinity of the municipality of Telemaco Borba-Parana, Brazil. The choice of the locations for the towers depends on factors related to the human behavior where considered hazardous. The vulnerability of the environment was also taken into account. The identification of fire hazard and vulnerability factors were used as a basic reference to determine where to place the towers. The variables related to the distance between the towers and their positioning in areas of higher altitude also had been considered. The resulting model improved the previous existing system and enabled an increase of cover on 13.375 ha in the visible areas. In the regions identified with high fires risk the increase on the visibility of the towers was 5.935 ha, corresponding to 44.37 % of the area that became detectable through this model.Este artigo teve como objetivo descrever as etapas para a determinação de regiões ótimas para a implantação de torres de vigilância para detecção de incêndios florestais utilizando-se um Sistema de Informações Geográficas (SIG). A área de estudo situa-se na região de Telêmaco Borba (PR). A escolha dos locais das torres de vigilância dependeu da identificação de fatores relacionados ao comportamento humano, identificados neste artigo como ameaça, e no conhecimento da vulnerabilidade do ambiente. A identificação desses fatores conduziu à elaboração de um mapa de risco de incêndio, utilizado como referência para a escolha dos locais de implantação das torres. As variáveis relacionadas à distância entre as torres e seu posicionamento em áreas de maior altitude também foram analisadas. A metodologia proposta levou a uma melhoria na cobertura de visibilidade, aumentando-se a área visível pelas torres em 13.375 ha. Nas regiões identificadas com risco de incêndio alto a elevado, o aumento da visibilidade pelas torres foi de 5.935 ha, correspondendo a 44,37 % da área que se tornou visível

MONORRESTITUIÇAO DE IMAGEM DE ALTA RESOLUÇÃO QUICKBIRD II APOIADO NO M.D.E. OBTIDO COM DADOS DO SISTEMA LASER SCANNER

A inovação tecnológica e a utilização de novos sensores orbitais de alta resolução, bem como processos de obtenção de modelos digitais de elevação, permitem desenvolver novas metodologias utilizando a monorrestituição. Considerando especialmente a possibilidade de geração desses modelos digitais de elevação com o laser scanner, tem-se uma poderosa ferramenta na produção de cartas na escala 1: 5000. É nessa linha de abordagem que neste trabalho é realizada a monorrestituição de imagens QuickBird, para obtenção de dados de vias, divisas territoriais e edificações em um espaço urbano.  Objetivamente são abordados temas como a capacidade do sistema de monorrestituição de imagens de alta resolução, a avaliação do modelo digital de elevação gerado com dados laser scanner e dos interpoladores de superfícies. Os dados monorrestituidos da imagem QuickBird são comparados com dados coletados com GPS em campo, provenientes da monorestituição de fotos aéreas convencionais na escala de 1:5000, e da estéreo restituição de fotos 1:5000. A comparação dá-se pelo uso de um conjunto de pontos comuns, embasada no padrão de exatidão cartográfica da escala de 1:5000 e em métodos estatísticos determinados, para avaliar a normalidade dos dados e da não presença de erros sistemáticos significativos. Finalmente mostra-se que a metodologia desenvolvida, pode ser aplicada para o mapeamento planimétrico de vias, edificações e divisas (limites territoriais), na escala de 1:5000, compatível com métodos convencionais

A PROPOSAL FOR INTEGRATING DATA OF LAND REGISTRY AND URBAN CADASTRE

It is noted a lack of integration between information of the Land Registration (LR) and of the Urban Cadastre in various Brazilian municipalities. Due to the lack of regulations at national level that define a conceptual model to organize the data from different entities, the design of integration systems geared to such a purpose is made difficult. Therefore, this study aims at developing an exchange prototype of the mentioned data from a previous research conducted by Paiva et al. (2016), concerning the modeling of the data resultant from LR and Urban Cadastre. To this end, we used the existing situation in the municipality of São José dos Pinhais, Curitiba metropolitan region, as a case study. There, the exchange of information between both entities is similar to that of many Brazilian municipalities. A conceptual model was generated and used to create an object-relational database, which then was used to develop an administrative and geospatial data consultation and editing prototype, based on technologies known as open-source. The use of such programs allowed us to verify the reproducibility possibility of the computational solutions referred herein to other cities with different economic situations