Proposta de classificação e de pós-classificação baseada em objetos da cobertura e do uso da terra por meio de imagens obtidas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT)

Uma das principais aplicações das imagens de sensoriamento remoto é a classificação da cobertura e do uso da terra. Para mapeamentos mais detalhados, utilizam-se atualmente imagens aéreas obtidas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). No entanto, essas imagens apresentam uma alta variabilidade espectral intraclasse e entreclasses, dificultando a classificação da cobertura e do uso da terra. A partir dessas considerações, esta tese tem como objetivos: (i) desenvolver e avaliar um método de reconhecimento de padrões não paramétrico para classificação baseada em objetos da cobertura e do uso da terra, denominado de Iterative K – Nearest Neighbors Algorithm (IKNN); (ii) propor e avaliar dois métodos de pósclassificação que consideram o contexto dos objetos, intitulados como: Votação dos Objetos Vizinhos (VOV) e Quantificação das Fronteiras dos Objetos (QFO); e (iii) desenvolver uma ferramenta automatizada para classificação baseada em objetos que integre reconhecimento de padrões e Análise de Imagens Baseada em Objetos, chamada de GeoPatterns. Foi utilizada uma ortoimagem aérea obtida por um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) Echar 20B. Essa ortoimagem foi segmentada utilizando o método crescimento de regiões. As ferramentas e os métodos propostos foram desenvolvidos utilizando a linguagem de programação Python e as bibliotecas: Scikit-Learn (mineração de dados), Numpy (computação científica) e PyQGIS (integra Python e QGIS). O método IKNN possibilitou a seleção das características mais relevantes e o tratamento da sobreposição dos seus valores. Quando utilizado um limiar de confiança igual a 60%, IKNN resultou em uma Proporção Correta (PC) igual a 90,0%, o que foi superior aos métodos Support Vector Machine (SVM) e k – Nearest Neighbors (k-NN). O método de pós-classificação baseada em objetos, VOV, aumentou a acurácia da classificação de 92,5% para 95,7%, quando avaliados objetos da segmentação maiores que 7000 pixels. O método de pós-classificação QFO obteve resultados superiores, alcançando acurácias iguais a 97,0% para objetos da classificação maiores que 9400 pixels. O programa GeoPatterns viabilizou a integração de técnicas não paramétricas de reconhecimento de padrões e OBIA, assim como automatizou os processos de segmentação, amostragem e classificação dos objetos. A interface gráfica tornou mais acessível a classificação baseada em objetos da cobertura e do uso da terra por meio de imagens com resolução espacial submétrica obtidas por VANT.One of the main applications of remote sensing images is both land cover and land use classifications. For more refined mapping, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) aerial images are currently used. However, these images show both high intraclass and interclasses spectral variability, making it difficult to achieve land cover and land use classifications. Based on these considerations, this thesis aims: both to develop and to evaluate a nonparametric pattern recognition method for object-based land cover and land use classification, which is called Iterative K - Nearest Neighbors Algorithm (IKNN); both to propose and to evaluate two postclassification methods that consider the objects’ context, Voting Neighbors Objects (VNO) and Quantification of Object Frontiers (QOF); and to develop an automated tool for objectbased classification that integrates recognition patterns and Object-Based Image Analysis, called GeoPatterns. To do so, an aerial orthoimage was obtaining by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Echar 20B. This orthoimage was segmenting by using region growing method. Both proposed tools and methods were developing by using Python programming language and Scikit-Learn (data mining), Numpy (scientific computing) and PyQGIS (which integrate Python and QGIS) libraries. The IKNN method allowed the selection of the most relevant characteristics and the treatment of the overlapping of its values. To the 60% confidence threshold, IKNN method resulted in a Correct Proportion equal to 90.0%, which was superior to the Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbors (k-NN) methods. The VNO object-based post-classification method increased the accuracy of the classification from 92.5% to 95.7% in the evaluation of 7,000 pixels or higher segmentation objects. The QOF post-classification method obtained higher results, reaching up to 97.0% for 9,400 pixels or higher objects classification. The GeoPatterns program enabled the integration of both nonparametric recognition patterns and OBIA techniques, as well as it has automated the segmentation, the sampling and the classification of objects. By using UAV-obtained submetric resolution images, the graphical interface made both land cover and land use objectbased classification more accessible

ÁRVORE DE DECISÃO E ANÁLISE BASEADA EM OBJETOS NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS COM RESOLUÇÃO ESPACIAL SUBMÉTRICA ADQUIRIDAS POR VANT

As imagens com resolução espacial submétrica, como as adquiridas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT), apresentam alta variabilidade espectral. A análise baseada em objetos possibilita a redução dessa variabilidade e a geração de atributos, aumentando a dimensionalidade do conjunto de dados. Funções de seleção de atributos relevantes e de reforço, disponíveis no algoritmo C5.0, e a análise baseada em objetos facilitam a classificação dessas imagens. Este trabalho teve como objetivos: (i) avaliar as classificações dos objetos em relação aos parâmetros de seleção de atributos (winnow), de reforço (trial) e do Número Mínimo de Amostras (NMA), (ii) determinar os atributos preditivos mais importantes e (iii) comparar a classificação por Árvore de Decisão com Máquina de Vetores Suporte. Para segmentar a imagem foi utilizado o método crescimento de regiões e para a classificação o algoritmo C5.0. Os valores dos parâmetros trial (10) e NMA (5) resultaram acurácias superiores a 0,8. Com esses parâmetros o valor do kappa foi superior a SVM. Ao habilitar o parâmetro winnow foi observado uma redução da dimensionalidade do conjunto de dados de aproximadamente 30%. Os dois atributos mais importantes na discriminação das classes foram a razão entre as bandas verde e azul e a média dos valores das elevações

Inconsistencies of the permanent preservation areas of the rural environmental registry through Geobia

As regras de exploração e de conservação da vegetação nativa, no Brasil, estão instituídas no Novo Código Florestal. O registro das informações dos imóveis rurais é realizado a partir do Cadastro Ambiental Rural (CAR). O objetivo desse estudo édesenvolver e avaliar uma metodologia para mapear conflitos da cobertura e uso da terra em APPs averbadas no CAR, integrando imagens orbitais de multissensores e de multirresoluções com GEOBIA. Para isso, foram utilizadas imagens Sentinel 1 e 2A. As bandas ópticas do Sentinel 2A com resolução espacial de 10 m foram utilizadas no processo de segmentação, considerando os parâmetros limiar de similaridade e o Tamanho Mínimo do Objeto (TMO). A segmentação com a menor distância Euclidiana (D) foi utilizada na avaliação dos parâmetros do método Random Forest(RF). Os resultados mostram que o desvio padrão das texturas Momento da Diferença Inversa e Variância foram os mais relevantes para discriminar as classes de cobertura e uso da terra. Nas APPs averbadas em áreas menores que 1 módulo fiscal e entre 1 e 2 módulos fiscais, a maior parte foi classificada como Campo e Mata nativa. Nas APPs averbadas em propriedades entre 2 e 4 módulos fiscais e maiores que 4 módulos fiscais, observa-se aumento de Solo exposto e Agricultura. Os resultados permitiram quantificar que as maiores inconsistências entre as APPs averbadas e a classificação da cobertura e uso da terra foram identificadas em propriedades superiores a 4 módulos.In Brazil, the rules for exploration and conservation of native vegetation are established in the New Forest Code, the registration of information on rural properties is carried out through the Rural Environmental Registry (CAR). The objective of the study is to develop and evaluate a methodology for mapping the inconsistencies between land cover and land use with PermanentPreservation Areas (APPs) recorded in the CAR. For this, Sentinel 1 and 2A images were used. The optical bands of Sentinel 2A with spatial resolution of 10 m were used in the segmentation process, considering the similarity threshold parameters and Minimum Object Size (TMO). Segmentation with the shortest Euclidean distance (D) was used in the evaluation of the parameters of the Random Forest (RF) method. The standard deviation of the Moment of the Inverse Difference and Variance textures were the most relevant to discriminate the classes of land cover and use. For APPs registered with areas smaller than 1 fiscal module, for a total of 95.96 ha, most were classified as native Field and Forest. In areas between 1 and 2 fiscal modules, total of 119.62 ha, the most prevalent classes were also the native Campo and Mata classes

INCONSISTÊNCIAS DAS ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE DO CADASTRO AMBIENTAL RURAL POR MEIO DA GEOBIA: Inconsistencies of the Permanent Preservation Areas of the Rural Environmental Registry through GEOBIA

In Brazil, the rules for exploration and conservation of native vegetation are established in the New Forest Code, the registration of information on rural properties is carried out through the Rural Environmental Registry (CAR). The objective of the study is to develop and evaluate a methodology for mapping the inconsistencies between land cover and land use with Permanent Preservation Areas (APPs) recorded in the CAR. For this, Sentinel 1 and 2A images were used. The optical bands of Sentinel 2A with spatial resolution of 10 m were used in the segmentation process, considering the similarity threshold parameters and Minimum Object Size (TMO). Segmentation with the shortest Euclidean distance (D) was used in the evaluation of the parameters of the Random Forest (RF) method. The standard deviation of the Moment of the Inverse Difference and Variance textures were the most relevant to discriminate the classes of land cover and use. For APPs registered with areas smaller than 1 fiscal module, for a total of 95.96 ha, most were classified as native Field and Forest. In areas between 1 and 2 fiscal modules, total of 119.62 ha, the most prevalent classes were also the native Campo and Mata classes.No Brasil, as regras de exploração e de conservação da vegetação nativa estão instituídas no Novo Código Florestal, o registro das informações dos imóveis rurais é realizado através do Cadastro Ambiental Rural (CAR). O objetivo do estudo é desenvolver e avaliar uma metodologia para o mapeamento das inconsistências entre a cobertura e o uso da terra com Áreas de Preservação Permanente (APPs) averbadas no CAR. Para isso, foram utilizadas imagens Sentinel 1 e 2A. As bandas ópticas do Sentinel 2A com resolução espacial de 10 metros foram utilizadas no processo de segmentação, considerando os parâmetros limiar de similaridade e o Tamanho Mínimo do Objeto (TMO). A segmentação com a menor distância Euclidiana (D) foi utilizada na avaliação dos parâmetros do método Random Forest (RF). O desvio padrão das texturas Momento da Diferença Inversa e Variância foram os mais relevantes para discriminar as classes de cobertura e uso da terra. Para APPs averbadas com áreas menores que 1 módulo fiscal, num total de 95,96 hectares, a maior parte foi classificada como Campo e Mata nativa. Em áreas entre 1 e 2 módulos fiscais, total de 119,62 hectares, as classes mais predominantes também foram as classes Campo e Mata nativa

A comparison of data mining techniques and multi-sensor analysis for inland marshes delineation

Inland Marsh (IM) is a type of wetland characterized by the presence of non-woody plants as grasses, reeds or sedges, with a water surface smaller than 25% of the area. Historically, these areas have been suffering impacts related to pollution by urban, industrial and agrochemical waste, as well as drainage for agriculture. The IM delineation allows to understand the vegetation and hydrodynamic dynamics and also to monitor the degradation caused by human-induced activities. This work aimed to compare four machine learning algorithms (classification and regression tree (CART), artificial neural network (ANN), random forest (RF), and k-nearest neighbors (k-NN)) using active and passive remote sensing data in order to address the following questions: (1) which of the four machine learning methods has the greatest potential for inland marshes delineation? (2) are SAR features more important for inland marshes delineation than optical features? and (3) what are the most accurate classification parameters for inland marshes delineation? To address these questions, we used data from Sentinel 1A and Alos Palsar I (SAR) and Sentinel 2A (optical) sensors, in a geographic object-based image analysis (GEOBIA) approach. In addition, we performed a vectorization of a 1975 Brazilian Army topographic chart (first official document presenting marsh boundaries) in order to quantify the marsh area losses between 1975 and 2018 by comparing it with a Sentinel 2A image. Our results showed that the method with the highest overall accuracy was k-NN, with 98.5%. The accuracies for the RF, ANN, and CART methods were 98.3%, 96.0% and 95.5%, respectively. The four classifiers presented accuracies exceeding 95%, showing that all methods have potential for inland marsh delineation. However, we note that the classification results have a great dependence on the input layers. Regarding the importance of the features, SAR images were more important in RF and ANN models, especially in the HV, HV + VH and VH channels of the Alos Palsar I L-band satellite, while spectral indices from optical images were more important in the marshes delineation with the CART method. In addition, we found that the CART and ANN methods presented the largest variations of the overall accuracy (OA) in relation to the different parameters tested. The multi-sensor approach was critical for the high OA values found in the IM delineation (> 95%). The four machine learning methods can be accurately applied for IM delineation, acting as an important low-cost tool for monitoring and managing these environments, in the face of advances in agriculture, soil degradation and pollution of water resources due to agrochemical dumping

MODELAGEM DE ÁREAS SUSCETÍVEIS A MOVIMENTOS DE MASSA: AVALIAÇÃO COMPARATIVA DE TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM, APRENDIZADO DE MÁQUINA E MODELOS DIGITAIS DE ELEVAÇÃO.

Métodos de redes neurais artificiais (RNA) e random forest (RF) apresentam bom desempenho para mapear áreas suscetíveis a movimentos de massa. Entretanto, a modelagem é sensível à amostragem, à escala do modelo digital de elevação (MDE), ao conjunto de atributos do terreno e aos seus parâmetros de ajuste, influenciando o mapa final. O objetivo deste artigo foi avaliar e comparar técnicas de amostragem e MDE para a modelagem de áreas suscetíveis a movimentos de massa, utilizando RNA e RF. Foram extraídos sete atributos do terreno, a partir dos MDEs ALOS-PALSAR e ASTER GDEM, consideradas duas áreas amostrais e comparados dois métodos de reamostragem para redução do conjunto de treinamento. As acurácias apresentaram valores entre 0,88 e 0,94, demonstrando que os modelos RNA e RF, combinados com os MDEs ALOS-PALSAR e ASTER GDEM, possibilitam identificar áreas suscetíveis a movimentos de massa. Na modelagem se destacaram os seguintes atributos: elevação, declividade, fator LS e profundidade do vale. A definição de uma área amostral mais abrangente para coleta de amostras de não ocorrência aumenta a acurácia e a capacidade de generalização dos modelos. A redução do conjunto amostral de treinamento diminuiu o tempo de processamento, sem interferir significativamente na acurácia do mapa

Object-based classification of vegetation cover typologies in wetland, integrating optical images and SAR

Delinear com precisão os limites das Áreas Úmidas (AUs) e os padrões de cobertura vegetal é um passo essencial para a rápida avaliação e gestão destes ecossistemas. A Análise de Imagens Baseada em Objeto (Object-Based Image Analysis - OBIA) a partir de aprendizado de máquina e da integração de dados ópticos e de radar apresentam vantagens em relação a outras técnicas no mapeamento da cobertura vegetal nos ecossistemas de AUs. Este estudo tem como objetivo classificar tipologias de cobertura vegetal em áreas úmidas, integrando imagens ópticas e SAR dos satélites Sentinel-1 e 2A e o algoritmo Random Forest à classificação OBIA, utilizando como estudo de caso o Banhado Grande, localizado no Rio Grande do Sul. Como resultados, as polarizações VH e VV do Sentinel-1 obtiveram a maior relevância na classificação (18,6%). Entre as bandas ópticas as maiores relevâncias ocorreram para as bandas Borda Vermelha e Infravermelho Médio. A partir dos atributos ópticos, a classificação obteve acurácia de 86,2%. Quando inseridos os atributos SAR mais importantes, a acurácia aumentou para 91,3%. A classe Macrófitas Emergentes (ME), correspondente à espécie Scirpus giganteus, alcançou a melhor acurácia (91%), com área estimada em 1.507 ha. Concluímos que a integração de imagens aliada ao método de classificação possibilitou identificar e delimitar a extensão das tipologias vegetais e a área total do ecossistema. Os resultados acurados demostram que esta abordagem metodológica pode ser expandida para outras áreas úmidas palustres subtropicais.Accurately mapping the boundaries of wetlands and patterns of vegetation cover is an essential step for rapid assessment and management of wetlands. The Object-Based Image Analysis (OBIA) as from machine learning and fusion of optical and radar data has advantages over other techniques for mapping vegetation cover in wetlands ecosystems. This study aims to classify vegetation cover typologies in wetlands, integrating optical and SAR images from the Sentinel-1 and 2A satellites and the Random Forest algorithm in OBIA classification, using Banhado Grande, located in the Rio Grande do Sul as a case study. As a result, the VH and VV polarizations of Sentinel-1 obtained the highest relevance in the classification (18.6%). Among the optical bands, the greatest relevance occurred for the Red Edge and Medium Infrared bands. From the optical attributes, the classification obtained an accuracy of 86.2%. When the most important SAR attributes were inserted, the accuracy increased to 91.3%. The Emergent Macrophyte (ME) class, corresponding to the species Scirpus giganteus, achieved the best accuracy of the classifier (91%), with an estimated area of 1,507 ha. We conclude that the integration of images combined with the classification method made it possible to delimit the extent of vegetation typologies and the total area of the ecosystem. Accurate results show that this methodological approach can be expanded to other subtropical palustrine wetlands

Identificação e análise de áreas suscetíveis a fluxos de detritos na bacia hidrográfica do Rio Taquari-Antas, RS

O objetivo deste trabalho foi identiicar e analisar as áreas suscetíveis a luxos de detritos na bacia do Rio Taquari-Antas, RS. O mapeamento das áreas suscetíveis foi realizado por meio de uma modelagem espacial com abordagem probabilística, envolvendo a análise morfométrica em locais com ocorrência de luxos de detritos. Os locais foram inventariados por meio de imagens orbitais e expedições em campo, tendo sido mapeadas 193 cicatrizes. A maior parte das cicatrizes se refere ao evento ocorrido em janeiro de 2010, na sub-bacia do rio Forqueta. A partir de alguns testes, foram deinidos três atributos morfométricos para a modelagem: (i) declividades iltradas pela média em janela 5x5; (ii) desnível altimétrico das rampas; (iii) desnível altimétrico dos morros. Estes atributos apresentaram uma tendência central bem deinida, com baixa dispersão dos dados e uma baixa correlação entre si. As cicatrizes mapeadas de deslizamentos apresentam uma área total de 27,3 ha, a maioria delas com comprimento superior a 150 m e largura na ordem de 10 m. O desnível altimétrico médio dos morros com ocorrência de movimentos de massa foi de 317 m, com declividade média de 39%. Os resultados indicam que as áreas suscetíveis a luxos de detritos, 8.147 km² (30% da bacia), estão localizadas principalmente ao longo das linhas de escarpa erosiva, no contato entre a Serra Geral e as unidades geomorfológicas adjacentes. As linhas de escarpa erosiva estão localizadas nas vertentes dos vales dos rios das Antas, da Prata, São Marcos, Carreiro, Guaporé, Forqueta, Fão e Taquari. Em termos absolutos, os municípios com maior área suscetível são Bom Jesus, Jaquirana e Fontoura Xavier. Cerca de 40 municípios apresentam mais de 50% de suas áreas como suscetíveis a luxos de detritos

The Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS): A User-Friendly System for Global Soil Spectra Communication

Although many Soil Spectral Libraries (SSLs) have been created globally, these libraries still have not been operationalized for end-users. To address this limitation, this study created an online Brazilian Soil Spectral Service (BraSpecS). The system was based on the Brazilian Soil Spectral Library (BSSL) with samples collected in the Visible–Near–Short-wave infrared (vis–NIR–SWIR) and Midinfrared (MIR) ranges. The interactive platform allows users to find spectra, act as custodians of the data, and estimate several soil properties and classification. The system was tested by 500 Brazilian and 65 international users. Users accessed the platform (besbbr.com.br), uploaded their spectra, and received soil organic carbon (SOC) and clay content prediction results via email. The BraSpecS prediction provided good results for Brazilian data, but performed variably for other countries. Prediction for countries outside of Brazil using local spectra (External Country Soil Spectral Libraries, ExCSSL) mostly showed greater performance than BraSpecS. Clay R2 ranged from 0.5 (BraSpecS) to 0.8 (ExCSSL) in vis–NIR–SWIR, but BraSpecS MIR models were more accurate in most situations. The development of external models based on the fusion of local samples with BSSL formed the Global Soil Spectral Library (GSSL). The GSSL models improved soil properties prediction for different countries. Nevertheless, the proposed system needs to be continually updated with new spectra so they can be applied broadly. Accordingly, the online system is dynamic, users can contribute their data and the models will adapt to local information. Our community-driven web platform allows users to predict soil attributes without learning soil spectral modeling, which will invite end-users to utilize this powerful technique