Hierarchical mapping of Brazilian Savanna (Cerrado) physiognomies based on deep learning

The Brazilian Savanna, also known as Cerrado, is considered a global hotspot for biodiversity conservation. The detailed mapping of vegetation types, called physiognomies, is still a challenge due to their high spectral similarity and spatial variability. There are three major ecosystem groups (forest, savanna, and grassland), which can be hierarchically subdivided into 25 detailed physiognomies, according to a well-known classification system. We used an adapted U-net architecture to process a WorldView-2 image with 2-m spatial resolution to hierarchically classify the physiognomies of a Cerrado protected area based on deep learning techniques. Several spectral channels were tested as input datasets to classify the three major ecosystem groups (first level of classification). The dataset composed of RGB bands plus 2-band enhanced vegetation index (EVI2) achieved the best performance and was used to perform the hierarchical classification. In the first level of classification, the overall accuracy was 92.8%. On the other hand, for the savanna and grassland detailed physiognomies (second level of classification), 86.1% and 85.0% were reached, respectively. As the first work that intended to classify Cerrado physiognomies in this level of detail using deep learning, our accuracy rates outperformed others that applied traditional machine learning algorithms for this task

ANÁLISE DO NÍVEL DE LEGENDA DE CLASSIFICAÇÃO DE AREAS URBANAS EMPREGANDO IMAGENS MULTIESPECTRAIS E HIPERESPECTRAIS COM OS MÉTODOS ÁRVORE DE DECISÃO C4.5 E FLORESTA RANDÔMICA

Ambientes urbanos representam uma das áreas mais desafiadoras do sensoriamento remoto devido à grande diversidade encontrada nos materiais presentes na sua superfície. O uso de imagens com alta resolução espacial e alta resolução espectral surge como uma alternativa para aplicações urbanas, pois a combinação destas duas características permite uma melhor detecção e discriminação de alvos. O presente trabalho tem um duplo objetivo: i) avaliar dois conjuntos de dados na classificação fina de alvos urbanos para dois níveis de legenda (com 11 e 38 classes de cobertura do solo): um deles composto exclusivamente por uma imagem orbital multiespectral (WV-2) e o outro conjunto composto exclusivamente por uma imagem aerotransportada hiperespectral (SpecTIR), ii) bem como testar o desempenho de dois métodos diferentes de classificação de imagens, Árvore de Decisão C4.5 e Floresta Randômica (Random Forest), para ambos os níveis de legenda. Oito experimentos de classificação foram realizados para atender a tais objetivos de investigar a eficácia dos sensores e dos métodos em dois níveis de detalhamento. Foram obtidas classificações de elevada acurácia. Demonstrou-se para todos os níveis de detalhamento e métodos que as classificações obtidas com dados do sensor SpecTIR apresentaram resultados significantemente superiores aos das classificações com dados do sensor WV-2