PHOTOGRAMMETRIC POINT CLOUD CLASSIFICATION BASED ON GEOMETRIC AND RADIOMETRIC DATA INTEGRATION

The extraction of information from point cloud is usually done after the application of classification methods based on the geometric characteristics of the objects. However, the classification of photogrammetric point clouds can be carried out using radiometric information combined with geometric information to minimize possible classification issues. With this in mind, this work proposes an approach to the classification of photogrammetric point cloud, generated by correspondence of aerial images acquired by Remotely Piloted Aircraft System (RPAS). The proposed approach for classifying photogrammetric point clouds consists of a pixel-supervised classification method, based on a decision tree. To achieve this, three data sets were used, one to define which attributes allow discrimination between the classes and the definition of the thresholds. Initially, several attributes were extracted based on a training sample. The average and standard deviation values for the attributes of each class extracted were used to guide the decision tree definition. The defined decision tree was applied to the other two point clouds to validate the approach and for thematic accuracy assessment. The quantitative analyses of the classifications based on kappa coefficient of agreement, applied to both validation areas, reached values higher than 0.93

ANÁLISE DA INCERTEZA NA REPRESENTAÇÃO DE CLASSES DE COBERTURA DO SOLO URBANO RESULTANTES DA APLICAÇÃO DE UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL

The great diversity of materials that characterizes the urban environment determinesa structure of mixed classes in a classification of multiespectral images. In thatsense, it is important to define an appropriate classification system using a nonparametric classifier, that allows incorporating non spectral (such as texture) data tothe process. They also allow analyzing the uncertainty associated to each class fromthe output values of the network calculated in relation to each class. Consideringthese properties, an experiment was carried out. This experiment consisted in theapplication of an Artificial Neural Network aiming at the classification of the urbanland cover of Presidente Prudente and the analysis of the uncertainty in therepresentation of the mapped thematic classes. The results showed that it is possibleto discriminate the variations in the urban land cover through the application of anArtificial Neural Network. It was also possible to visualize the spatial variation ofthe uncertainty in the attribution of classes of urban land cover from the generatedrepresentations. The class characterized by a defined pattern as intermediary relatedto the impermeability of the urban soil presented larger ambiguity degree and,therefore, larger mixture.Keywords: Classification of urban environment, Artificial Neural Networks,Uncertainty in the classification, Remote Sensing.A diversidade de materiais nos ambientes urbanos determina uma estrutura declasses misturadas na classificação a partir de imagens multiespectrais. Nessesentido, é importante definir um sistema de classificação utilizando um classificadornão paramétrico, que permita incorporar dados de natureza não espectral, como osmodelos de redes neurais artificiais. A partir dos valores de saída da rede,calculados em relação a cada classe, é possível analisar a incerteza associada a cadauma. Portanto, desenvolveu-se um experimento que utilizou a técnica de rede neuralpara a classificação da cobertura do solo urbano de Presidente Prudente e da análiseda incerteza na representação das classes temáticas mapeadas. Os resultadosmostraram que é possível discriminar as variações na cobertura do solo urbanoatravés da aplicação de redes neurais artificiais e, a partir das representaçõesgeradas visualizar a variação espacial das incertezas na atribuição de classes, bemcomo, verificar que as classes apresentam ambigüidades em função da definição dospadrões de cobertura

O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA ANÁLISE DA AMBIGÜIDADE ENTRE CLASSES DE ÁGUA E PLANTAS AQUÁTICAS

A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. Uma RNA foi, então, utilizada para desenvolver uma análise da ambigüidade entre classes definidas em função das variações espectrais da água e ocorrência de plantas aquáticas emersas em uma área teste do reservatório de Barra Bonita, SP. Os dados de entrada utilizados na classificação constituíram-se de imagens orbitais ETM+/Landsat, às quais foi aplicado um modelo linear de mistura espectral, gerando imagens-fração correspondentes de água, vegetação e solo. No processo de classificação, uma RNA multicamadas feedfoward foi treinada com o algoritmo backpropagation, a partir de amostras representativas das áreas infestadas por plantas aquáticas e variações na resposta espectral da água. O procedimento metodológico adotado mostrou-se adequado para o mapeamento das classes de água e macrófitas aquáticas. O resultado da classificação pela rede neural atendeu a proposta de avaliar a ambigüidade entre as classes e permitiu explicitar quais classes de saída apresentavam maior grau de mistura com outras ocorrências. The use of artificial neural network in the ambiguity analysis between classes defined by water spectral variability and aquatic plants Abstract Artificial Neural Networks (ANN) represent a potential approach for classification of remote sensing images, since they can form complex decision regions and separate meshed class. So, an ANN was used to develop an ambiguity analysis between classes defined by water spectral variability and aquatic plants infestation in a test area of the Barra Bonita, SP, reservoir. The classification input data was constituted by images derived from a linear mixing model applied to ETM+/Landsat spectral bands. In order to undertake a supervised classification, a multilayer neural net was trained by backpropagation algorithm, using representative samples extracted from aquatics plants infestation areas and water body spectral variability. The approach was adequate for mapping water spectral variability and detect infested areas by aquatic macrophytes. Additionally, the classification obtained by neural net can be used for the purpose to evaluate meshed classes allowing to represent more ambiguous classes in test area

CARACTERIZAÇÃO ESPECTRAL DA CANA-DE-AÇÚCAR INFECTADA POR NEMATOIDES E MIGDOLUS FRYANUS POR ESPECTRORRADIOMETRIA DE CAMPO

O cultivo da cana-de-açúcar no Brasil, embora assistido por técnicas modernas de plantio, é alvo constante de parasitas do sistema radicular. Por registrar seletivamente o fluxo espectral da radiação eletromagnética refletida pela vegetação, o sensoriamento remoto tornou-se uma poderosa ferramenta na detecção das plantas infectadas por patógenos do solo. Com o objetivo de caracterizar espectralmente a cana-de-açúcar sadia e infectada por nematoides e pela larva do besouro Migdolus fryanus, foram tomadas medidas radiométricas in situ e geradas curvas hiperespectrais de plantas sadias e infectadas. Técnicas específicas de análise espectral, como a determinação da posição da borda do vermelho limítrofe (Red Edge Position Determination – REPD) e diferentes índices espectrais foram avaliados para discriminar as três ocorrências. As curvas de reflectância mostraram diferenças em magnitude principalmente nos comprimentos de onda do vermelho e infravermelho próximo e, assim como a determinação do REP e os índices de clorofila b, NDVI, MCARI e TCARI, permitiram distinguir apenas entre plantas sadias e infectadas. As razões espectrais sensíveis aos pigmentos clorofila a e carotenoides, porém, discriminaram as três ocorrências, inclusive plantas infectadas por nematoides e Migdolus fryanus. A melhor discriminação foi obtida com o índice de carotenoides, um pigmento fortemente relacionado com estresse da planta

Development of a hierarchical classification system with application based on fuzzy approach.

Land cover mappings represent important tools for the regional planning. However, the current mappings are related to very specific purposes and, consequently, they are limited in their capacity to define the wide variety of existing types of land cover. In that context, this paper aims at developing a wide and including hierarchical classification system for land cover mapping in regional scale, which should contribute for a future standardization of classes. Besides, it is intended to test that system for a study case that contemplates the use of a classification method based on fuzzy approach, which has shown to be more appropriate than conventional approaches. Therefore, it was proposed a hierarchical classification system with three detailing levels and a study case was defined with the specification of the test area and of  the classification project. Then, the georreferencing of a TM/Landsat-5 image  that comprises the test area was carried out. Later, it was applied a fuzzy classification approach in the TM/Landsat-5 image, starting from images of probability for the mapped classes and an uncertainty image were generated. Finally, it was produced a conventional output that represents the thematic mapping of the test area.Os mapeamentos da cobertura da terra constituem importantes ferramentas para o planejamento regional. Entretanto, os atuais mapeamentos atendem a propósitos muito específicos, sendo limitados na sua capacidade de definir a ampla variedade de tipos existentes de cobertura da terra. Nesse contexto, este trabalho objetiva desenvolver um sistema hierárquico de classificação, amplo e abrangente, para o mapeamento da cobertura da terra em  escala regional, que contribua para uma futura padronização de classes. Além disso, pretende-se testar esse sistema para um estudo de caso que contemple o uso de uma técnica de classificação baseada em abordagem  fuzzy, que se tem mostrado mais adequada que as abordagens convencionais. Para tanto, foi proposto um sistema hierárquico de classificação com três níveis de detalhamento e foi definido um estudo de caso com a especificação da área de teste e do projeto de classificação. A partir disso, foi realizado o georreferenciamento de uma imagem TM/Landsat-5, que abrange a área de teste, e foi aplicada uma abordagem de classificação  fuzzy, a partir da qual foram geradas imagens de probabilidade para as classes mapeadas e uma imagem de incerteza. Finalmente, foi produzida uma saída convencional, que representa o mapeamento temático da área de teste

CARACTERIZAÇÃO ESPECTRAL DA ÁGUA DO RESERVATÓRIO DE ITUPARARANGA, SP, A PARTIR DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS HYPERION E ANÁLISE DERIVATIVA

A atual disponibilidade de imagens hiperespectrais do sensor orbital Hyperion/EO1 trouxe novas perspectivas para estudos de ambientes aquáticos por possibilitar a estimativa remota de diferentes constituintes opticamente ativos (COAs) no corpo d’água. As variações na composição e concentração de COAs provocam diferentes padrões de absorção e espalhamento da radiação eletromagnética, passíveis de serem detectados usando dados hiperespectrais. Nesse contexto, foi realizada uma investigação visando a caracterização espectral da água de um reservatório destinado ao abastamento público (Reservatório de Itupararanga), a partir de imagens Hyperion/EO1 e da técnica de análise derivativa aplicada à curvas espectrais geradas. Para isso, simultaneamente à tomada de uma imagem Hyperion/EO1, foram feitas mensurações “in situ” e coleta de água para análise laboratorial em pontos amostrais georreferenciados. Após a correção radiométrica da imagem, foram extraídos os espectros de reflectância dos pixels, para cada estação de amostragem e as curvas obtidas foram submetidas à técnica de análise derivativa, a qual evidenciou feições de absorção e espelhamento associadas, principalmente, à presença de pigmentos fotossintetizantes. Os resultados obtidos com a imagem hiperespectral mostraram presença de fitoplâncton e atividade algal no reservatório de Itupararanga, consistente com as observações de campo

CARACTERIZAÇÃO ESPECTRAL DA ÁGUA DO RESERVATÓRIO DE ITUPARARANGA, SP, A PARTIR DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS HYPERION E ANÁLISE DERIVATIVA

A atual disponibilidade de imagens hiperespectrais do sensor orbital Hyperion/EO1 trouxe novas perspectivas para estudos de ambientes aquáticos por possibilitar a estimativa remota de diferentes constituintes opticamente ativos (COAs) no corpo d’água. As variações na composição e concentração de COAs provocam diferentes padrões de absorção e espalhamento da radiação eletromagnética, passíveis de serem detectados usando dados hiperespectrais. Nesse contexto, foi realizada uma investigação visando a caracterização espectral da água de um reservatório destinado ao abastamento público (Reservatório de Itupararanga), a partir de imagens Hyperion/EO1 e da técnica de análise derivativa aplicada à curvas espectrais geradas. Para isso, simultaneamente à tomada de uma imagem Hyperion/EO1, foram feitas mensurações “in situ” e coleta de água para análise laboratorial em pontos amostrais georreferenciados. Após a correção radiométrica da imagem, foram extraídos os espectros de reflectância dos pixels, para cada estação de amostragem e as curvas obtidas foram submetidas à técnica de análise derivativa, a qual evidenciou feições de absorção e espelhamento associadas, principalmente, à presença de pigmentos fotossintetizantes. Os resultados obtidos com a imagem hiperespectral mostraram presença de fitoplâncton e atividade algal no reservatório de Itupararanga, consistente com as observações de campo

NORMALIZAÇÃO RADIOMÉTRICA DE IMAGENS: UM MEIO DE INTEGRAR DADOS MULTI TEMPORAIS DE SENSORIAMENTO REMOTO PARA MONITORAMENTO AMBIENTAL

As características espaciais, espectrais, radiométricas e temporais das imagens orbitais de sensoriamento remoto pennitem sua utilização em muitas propostas de monitoramento ambiental, tomando-as uma ferramenta efetiva para a detecção de mudanças temporais na paisagem. Entretanto, na análise de dados multitemporais é necessário considerar as variações decorrentes dos efeitos atmosféricos, de iluminação e dos parâmetros do sensor. Nesse sentido, apresenta-se um método de normalização radiométrica de dados multitemporais o qual, apesar de não remover os efeitos das diferentes fontes de variação, utiliza os próprios parâmetros da cena para tornar as imagens comparáveis em relação a uma data de referência. Além disso, com base em um experimento de aplicação da técnica, mostra-se que uma escolha adequada da imagem de referência para o procedimento de normalização, pode melhorar consideravelmente a visualização de cenas de baixo contraste e realçar feições que eram imperceptíveis na imagem original

APLICAÇÃO DE DADOS ERS, ENVISAT E SENTINEL PARA DETECÇÃO DE MUDANÇAS NOS AMBIENTES COSTEIROS AMAZÔNICOS

Ambientes costeiros são naturalmente vulneráveis a processos morfodinâmicos como erosão e deposição de sedimentos e essa condição se intensifica em condições tropicais úmidas. A costa amazônica é marcada pela elevada descarga de sedimentos e água doce sob influência do rio Amazonas e caracterizada por uma ampla plataforma continental, extensas planícies inundáveis e planaltos mais elevados formados em rochas sedimentares mais antigas. O presente estudo apresenta uma abordagem para mapeamentos morfológicos e detecção de mudanças em zonas costeiras, baseado em dados de radar de abertura sintética (Synthetic Aperture Radar-SAR) em banda C, em áreas com intensa dinâmica costeira e de constante cobertura de nuvens. O método se baseia na cadeia de processamento SAR em amplitude aplicada a um perfil temporal de dados ERS-1/2, ENVISAT e SENTINEL-1A entre 1992 a 2015 e fornecidos pela European Space Agency (ESA). Os ambientes costeiros foram discriminados pela informação primária do coeficiente de retroespalhamento, e dados auxiliares derivados da textura de Haralick e índice de forma. As mudanças costeiras detectadas no período se estenderam por uma área de 646,15 km2, com balanço sedimentar erosivo em -2,32 km2 e sob a taxa de -0,10 km2.ano-1. O perfil temporal de mudanças costeiras está em equilíbrio e apresentou condição erosiva no período de 1992 a 1993 e 1996 a 1999 e, enquanto que no período de 1993 a 2006 e 2006 a 2015 ocorreu uma condição de acresção. A acurácia do mapeamento dos ambientes e das mudanças costeiras resultaram, respectivamente, em exatidão global de 78,35% e 48,54%, e coeficiente Kappa de 0,65 e 0,32. Os dados ERS, ENVISAT e SENTINEL permitiram mapear satisfatoriamente as mudanças morfológicas no relevo plano e dinâmico da costa amazônica, devido à disponibilidade de uma série histórica de imagens SAR em banda C, com polarização vertical paralela e incidência de íngreme a rasante. Tal aplicação foi essencial ao monitoramento sistemático de linha de costa em escala espacial regional (1:250.000) e escala temporal eventual (anual a decadal