Com o advento da partilha em grande escala de imagens geo-referenciadas na internet, em portais como o Flickr e Panoramio, existem agora grandes fontes de dados prontas a serem processadas para a extracção de informação útil. A utilização destes dados para a criação de um mapa das áreas naturais e de origem humana do nosso planeta, pode fornecer conhecimento adicional aos decisores políticos responsáveis pela conservação do planeta.O problema de determinar o grau de naturalidade de uma imagem, pré-condição para a criação de tal mapa, pode ser generalizado como um problema de classificação de paisagens. Foram executadas experiências para melhor compreender a aplicabilidade de cada uma das técnicas identificadas para a classificação de paisagens quando aplicada à tarefa de distinguir entre imagens naturais e de origem humana. As suas vantagens e limitações, como os seus requisitos computacionais, são detalhados.Com uma escolha cuidada das técnicas e respectivos parâmetros foi possível construir um classificador capaz de distinguir entre paisagens naturais e de origem humana com elevada precisão, mas também capaz de processar uma grande quantidade de imagens dentro de um espaço de tempo razoável.With the advent of large-scale geo-tagged image sharing on the internet, on websites such as Flickr and Panoramio, there are now large sources of data ready to be mined for useful information. Using this data to automatically create a map of man-made and natural areas of our planet, can provide additional knowledge to decision-makers responsible for world-conservation.The problem of determining the degree of naturalness of an image, required to create such a map, can be generalized as a scene classification task. Experiments were performed to better understand the applicability of each of the identified scene classification techniques to perform the distinction between man-made and natural images. Their advantages and limitations, such as their computational costs, are detailed.With careful selection of techniques and their parameters it was possible to build a classifier capable of distinguishing between natural and man-made scenery with high accuracy and that can also process a large amount of pictures within a reasonable time frame
