Figura 1 Enquadradamento Área de Estudo………. 7
Figura 2 Correspondência entre classes……….…….…... 15
Figura 3 Passos de uma classificação supervisionada……….. 17
Figura 4 Passos da segmentação da imagem e posterior classificação…….………..… 18
Figura 5 Matriz de Confusão, sua organização e cálculo……….………..… 27
Figura 6 Bandas do Satélite WorldView-2……….………….. 31
Figura 7 Histograma com as 8 bandas do espectro electromagnético, presentes na
imagem do estudo de caso………....………… 32
Figura 8 Delimitação da área do estudo de caso………....………… 33
Figura 9 Processamento da classificação não Supervisionada IsoData……..………… 34
Figura 10 Resultado da classificação não supervisionada IsoData………...………… 34
Figura 11 Nomenclatura proposta por Níveis de Reconhecimento………..………… 36
Figura 12 Fluxograma do processo de atribuição e exportação das áreas de treino
……… 44
Figura 13 Script R comentado, onde se determinada a melhor combinação das
variáveis ….………….……….………….………...… 44 e 45
Figura 14 Script R comentado, onde são atribuídas as classes da imagem e a
proporção de votos para cada uma……….……… 45, 46 e 47
Figura 15 Script usado no IDL+ENVI de onde resulta a Imagem Classificada .… 48 e 49
Figura 16 Fluxograma do Processamento final no ENVI, identificação de cada classe
…….………….……….………….……….………..……. 50
Figura 17 Fluxograma do Processamento de Segmentação da Imagem ………….……. 50
Figura 18 Atribuição das áreas de treino sobre a imagem segmentada ………….……. 51
Figura 19 Fluxograma do processamento de classificação da imagem com o
classificador nearest neighbor pelas áreas de treino definidas no IDRISI
132
Figura 20 Fluxograma do processamento da aplicação do algoritmo de majoração
SEGCLASS ………...………… 53
Figura 21 Fluxograma do processamento da classificação da imagem pixel a pixel por
Segmentos………..…… 54
Figura 22 Fluxograma do processamento de segmentação da imagem .....………….. 55
Figura 23 Fluxograma do processamento de classificação da imagem por níveis … 56
Figura 24 Fluxograma relativo ao lançamento aleatório de pontos por classe ……… 58
Figura 25 Fluxograma relativo à intersecção das unidades identificadas sobre as
classificações ……….. 59
Figura 26 Resultado da classificação pixel a pixel, pelo algoritmo random forests… 61
Figura 27 Amostra da imagem segmentada no IDRISI Taiga ………...………… 62
Figura 28 Resultado intermédio da classificação orientada por segmentos, pelo
algoritmo nearest neighbor..………...…… …… 63
Figura 29 Resultado final da classificação orientada por segmentos, pelo algoritmo
nearest neighbor ………..………… 64
Figura 30 Resultado final da classificação combinada, pixel a pixel agrupada por
segmentos ………....………… 65
Figura 31 Amostra da imagem segmentada pelo algoritmo multiresolution ..……… 66
Figura 32 Resultado final da classificação orientada por objectos, eCognition 8.0,
pela cor e textura (CT) ………..………… 67
Figura 33 Resultado final da Classificação Orientada por Objectos, eCognition 8.0,
pela Cor e Contexto (CC) ………....………… 68
Figura 34 Amostra visual do processo de individualização dos segmentos …………. . 73
Figura 35 Amostra visual da sobreposição de dois resultados de segmentação …... 74
Figura 36 Amostra visual do processo de individualização dos objectos …....………… 76
Figura 37 Primeira amostra visual dos algoritmos de segmentação de cada software
133
Figura 38 Segunda amostra visual dos algoritmos de segmentação de cada software
experimentado ………..………… 77
Figura 39 Resultado da segmentação para ambos softwares na individualização dos
carros ………...………… 79
Figura 40 Resultado de um Ensaio de Classificação combinada, pixel a pixel agrupada
por segmentos de scale igual a 10 ………...………… 87
Figura 41 Amostra visual da variabilidade espectral da classe ‘Edifícios com
cobertura cerâmica’, em falsa cor ………...………… 90
Figura 42 Amostra visual da classificação de um elemento urbano da classe ‘Edifícios
de cobertura cerâmica’, pelos diferentes tipos de abordagem ……… 91 e 92
Figura 43 Amostra visual de erros de classificação orientada por objectos da classe
‘Edifícios de cobertura cerâmica’ ………....………… 93
Figura 44 Amostra visual de elementos pertencentes à classe ‘Edifícios com
cobertura cerâmica’ com similhitude de assinatura espectral, forma e textura a outras classes, em falsa cor ………. ….. 94 e 95
Figura 45 Amostra visual de elementos pertencentes à classe ‘Edifícios com
cobertura de Betão’ com similhitude de assinatura espectral, forma e textura à classe ‘Pavimentos Betuminosos’, em falsa cor ……… 96
Figura 46 Amostra visual da Classificação de um elemento urbano da classe ‘Edifícios
com Cobertura de Betão’, pelos diferentes tipos de abordagem ..………… 97
Figura 47 Amostra visual de um elemento identificado como classe ‘Pavimentos
betuminosos’, e resultados pelos diferentes tipos de abordagem ……. …. 99
Figura 48 Amostra visual de elementos pertencentes à classe ‘Edifícios com
cobertura metálica’ com similhitude de assinatura espectral, forma e textura a outras classes, em falsa cor ……….………… 101
Figura 49 Amostra visual de um elemento identificado como classe ‘Pistas, Campos
de Ténis e Ciclovias’, e resultados pelos diferentes tipos de abordagem ………. 103
Figura 50 Amostra visual de um elemento pertencente à classe ‘Relvados Sintéticos
e Campos de Jogos com pavimento de betão’ com similhitude de assinatura espectral à classe ‘Sombra’, em falsa cor ……… 105
134
Figura 51 Segunda amostra visual de um elemento pertencente à classe ‘Relvados
Sintéticos e Campos de Jogos com pavimento de betão’ com similhitude de assinatura espectral, forma e textura com outras classes, em falsa cor … ……….………… 105
Figura 52 Amostra visual de dois elementos identificados como classe ‘Relvados
Sintéticos e Campos de Jogos com pavimento de betão’, e resultados pelos diferentes tipos de abordagem ……… 107
Figura 53 Amostra visual de um elemento pertencente à classe ‘Pavimentos
Betuminosos’ com similhitude de assinatura espectral à classe ‘Sombra’, em falsa cor ……… 108
Figura 54 Amostra visual de um elemento pertencente à classe ‘Passeios e outras
áreas pedonais’ com similhitude de assinatura espectral a outras classes, em falsa cor ……… 109
Figura 55 Amostra visual de elementos pertencente às classes de vegetação, em
falsa cor ……… 110
Figura 56 Amostra visual sobre os resultados de Classificação das classes de
‘Vegetação’ pelos diferentes tipos de abordagem ……… 113
Figura 57 Resultado para a classifcação orientada por objectos da imagem para a
classe ‘Sombra’……….……… 115
Figura 58 Nomenclatura proposta para o ensaio ………..………… 119
Figura 59 Segunda amostra visual da classificação de um elemento urbano da classe
‘Edifícios de cobertura cerâmica’, pelos diferentes tipos de abordagem ……….... 121
Figura 60 Amostra visual da segmentação executada para a classificação orientada
por segmentos e por objectos, alusiva à classe ‘Edifícios com cobertura cerâmica’ ……….………… 122
Figura 61 Amostra visual da segmentação executada para diferentes valores de scale
no eCognition 8.0, alusiva à classe ‘Edifícios com cobertura cerâmica’ ……….……… 123
135
L
ISTA DET
ABELASTabela 1 Simbologia esquematizada no processamento da Imagem ……….….… 30
Tabela 2 Valores de covariância e correlação entre bandas ……….. 32
Tabela 3 Chave de Identificação das classes de nível 4, agrupadas em 3, por ‘Edifícios’ ……… 37
Tabela 4 Chave de identificação das classes de nível 4, agrupadas em 3, por ‘Infra- Estruturas Desportivas’ ……… 38
Tabela 5 Chave de identificação das classes de nível 4, agrupadas em 2, por ‘Eixos de Circulação’ ………. 39
Tabela 6 Chave de identificação das classes de nível 4, agrupadas em 2, por ‘Vegetação’ ……….. 40
Tabela 7 Chave de identificação das classes de nível 4, agrupadas em 2, por ‘Não Vegetação’ ……… 41
Tabela 8 Distribuição das áreas de treino por classe de nível 4 ……… 43
Tabela 9 Distribuição das áreas de treino por classe de nível 4 ……… 52
Tabela 10 Distribuição das áreas de treino por classe de nível 4 ……… 57
Tabela 11 Objectos Classificados por classe e por critério de identificação espacial ………... 69
Tabela 12 Parâmetros manipulados no processamento de segmentação no IDRISI Taiga ………. 72
Tabela 13 Exactidão global para todos os ensaios de classificação ……….. 80
Tabela 14 Valores para o Índice de concordância Kappa, para todos os ensaios de classificação ………. 81
Tabela 15 Exactidão global e índice de concordância Kappa para o resultado intermédio da classificação orientada por segmentos ……….. 85
Tabela 16 Exactidão global e índice de concordância Kappa para a classificação pixel a pixel e para o resultado intermédio da classificação orientada por segmentos ……….……….……….……….….. 86
Tabela 17 Exactidão do produtor e utilizador de cada classificação, para as classes do nível 4 ……….. 89
136
Tabela 18 Intersecção das classes relativas à ‘Vegetação’, para cada abordagem ..111
Tabela 19 Análise de exactidão para as classes do nível 3 ……… 116
Tabela 20 Análise de exactidão para as classes do nível 2 ……… 117
Tabela 21 Análise de exactidão para as classes do nível 1 ………... 118
Tabela 22 Exactidão global e índice de concordância Kappa para o resultado
intermédio da classificação orientada por segmentos ……… 120
Tabela 23 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 13 classes……… 138
Tabela 24 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 12 classes ………….. 139
Tabela 25 Matriz de confusão para o nível 3, discriminado por 9 classes ………. 140
Tabela 26 Matriz de confusão para o nível 2, discriminado por 4 classes ……… 141
Tabela 27 Matriz de confusão para o nível 1, discriminado por 2 classes ………. 141
Tabela 28 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 13 classes ………….. 142
Tabela 29 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 12 classes …………. 143
Tabela 30 Matriz de confusão para o nível 3, discriminado por 9 classes ………..….. 144
Tabela 31 Matriz de confusão para o nível 2, discriminado por 4 classes ………. 145
Tabela 32 Matriz de confusão para o nível 1, discriminado por 2 classes ………. 145
Tabela 33 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 13 classes ……….…. 146
Tabela 34 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 12 classes ………….. 147
Tabela 35 Matriz de confusão para o nível 3, discriminado por 9 classes ………. 148
Tabela 36 Matriz de confusão para o nível 2, discriminado por 4 classes ………. 149
Tabela 37 Matriz de confusão para o nível 1, discriminado por 2 classes ………. 149
Tabela 38 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 13 classes ……….…. 150
Tabela 39 Matriz de confusão para o nível 4, discriminado por 12 classes ………….. 151
Tabela 40 Matriz de confusão para o nível 3, discriminado por 9 classes ………. 152
Tabela 41 Matriz de confusão para o nível 2, discriminado por 4 classes ………. 153
137