The ability to monitor land cover changes can be very useful for resource management,
urban planning, forest fire identification, among plenty of other applications. The topic
of remote sensing has been studied for a long time, with many different solutions that
typically use satellites or aircraft to obtain multi-spectral imagery and further analyse it.
The entity responsible for monitoring land use and land cover in Portugal is Direção-
Geral do Território (DGT) which periodically produces a document called Land Use and
Land Cover Map (Carta de Uso e Ocupação do Solo (COS), in Portuguese). This document
uses imagery with high spatial resolution of 0,25 m and has a minimum mapping unit
of 1 ha, however, it is only produced every few years because it is manually curated by
experts. This hinders the ability to closely monitor relevant land changes that occur more
frequently or rapidly.
In this dissertation, several classifiers were developed in a hierarchical manner to
address some of COS drawbacks. The classifiers used were based on decision trees which
were trained using satellite imagery collected from Sentinel-2 satellite constellation. Although
having a lower spatial resolution than COS, they can automatically classify land
cover in some minutes every time a new set of Sentinel-2 imagery is collected, in this case
each 5 days. Cloud coverage might make some of these images unusable but nonetheless,
the temporal resolution is still far greater than COS.
However, automatic classification is not as accurate as manual classification. The
produced classifiers did not consider as many classes as COS and had problems distinguishing
some types of land cover, due to either poor sample size or spectral signature
similarity. Considering Matthews Correlation Coefficient (MCC), water class had the
best performance with an average of 91,28%, followed by forest and agriculture class
with an average of 47,88% and 42,34%, respectively, and lastly urban areas and bare
land class had the worse results averaging 28,03% and 20,53% respectively. Nevertheless,
the results obtained were still considered to be good, but with considerable room for
improvement.Acompanhar as mudanças de ocupação de solo tem bastante utilidade para uma correta
gestão de recursos, deteção de fogos florestais, e inúmeras aplicações. O tema de
deteção remota é estudado há vários anos e tipicamente são usadas imagens multiespectrais
obtidas através de satélites e aeronaves que são depois analisadas em detalhe.
A entidade responsável por esta monitorização em Portugal é a Direção-Geral do
Território (DGT) que produz a Carta de Uso e Ocupação do Solo (COS), onde identifica
o uso e ocupação de solo de Portugal continental. Este documento tem uma resolução
espacial muito boa mas a sua resolução temporal é muito baixa, pois só é produzido em
alguns anos visto ser feito de forma manual. Isto é prejudicial ao acompanhamento em
detalhe das mudanças na ocupação de solo visto muita informação não ser registada.
Nesta dissertação desenvolveram-se vários classificadores, distribuídos de forma hierárquica,
para mitigar este problema. Foram usadas árvores de decisão treinadas com
imagens recolhidas pela constelação Sentinel-2. Apesar destas imagens terem uma resolução
espacial mais fraca, os classificadores conseguem classificar o solo de maneira
automática apenas em alguns minutos cada vez que um novo conjunto de imagens é
recolhido, neste caso a cada 5 dias. Nem todas as imagens podem ser usadas, devido às
condições atmosféricas, mas continua a ter uma resolução temporal superior à COS.
No entanto, esta classificação automática não é tão exata quanto a manual. Também
não foram consideradas tantas classes quanto as presentes na COS e os classificadores tiveram
dificuldade em diferenciar algumas delas, seja pela amostra ser muito pequena ou
pelos valores espetrais serem demasiado semelhantes. Considerando o Matthews Correlation
Coefficient (MCC), a classe “water” obteve os melhores resultados com uma média
de 91,28%, seguida pelas classes “forest” e “agriculture” com uma média de 47,88% e
42,34%, respetivamente, e por último as classes “urban areas” e “bare land” com uma
média de 28,03% e 20,53% respetivamente. Mesmo assim considera-se que os resultados
obtidos são satisfatórios, mas com muitas oportunidades de melhoria
