
Segmentação E Classificação De Imagens Destinadas Ao Mapeamento Digital Do Parque Nacional Da Serra Dos Órgãos (parnaso)
By Robson Lopes De Freitas JuniorLength2h 24m
About this audiobook
Na perspectiva ambiental, o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO) é o Parque Nacional mais pesquisado no Brasil e configura-se como uma importante Unidade de Conservação inserida no estado do Rio de Janeiro, devido à sua importância ambiental para o estado. Localizado em quatro municípios da região serrana: Teresópolis, Petrópolis, Magé e Guapimirim foi constatado que essa área tem passado por alguns problemas, relativamente recentes, de ocupação desordenada devido à expansão urbana em sua vizinhança caracterizada por pressão antrópica. Através do processamento de imagens digitais, mais especificamente as etapas de segmentação e classificação, foi possível ilustrar o processo de ocupação humana por meio de documentos cartográficos. Além de estes processos possibilitarem a geração de mapas de uso da Terra e cobertura vegetal, com o intuito de auxiliar e dar fomento à execução de atividades, o mapeamento digital configura-se numa importante ferramenta para a análise ambiental, contribuindo para o posterior zoneamento da área de estudo. Adotaram-se classes temáticas de uso e ocupação da Terra com o propósito de permitir a classificação das imagens digitais trabalhadas. São elas: afloramento rochoso, área urbana, agricultura e vegetação. Estudos foram feitos no sentido de indicar e explorar as funcionalidades das ferramentas SPRING e DEFINIENS e resultados foram comparados a partir do uso de imagens LANDSAT, CBERS, SPOT e IKONOS chegando-se a resultados de que no sistema SPRING, os melhores parâmetros a serem escolhidos foram similaridade 10 e área 400. Já para o sistema DEFINIENS, constatou-se que o processo de segmentação multinível permitiu o alcance de resultados mais rápidos, do ponto de vista computacional, do que o processo de segmentação único utilizado normalmente entre os sistemas de processamento de imagens digitais como o SPRING. Já sob a ótica do processo de classificação de imagens, a pesquisa constituiu em avaliar este mecanismo por meio de dois indicadores: o de exatidão/acurácia e o índice Kappa. Neste sentido, observaram-se tendências de melhores resultados no sistema SPRING.
Audiobook details
GenreHistory
Length2 hrs 24 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 27, 2015
LanguagePortuguese
Table of contents
1ROBSON LOPES DE FREITAS JUNIOR
2AGRADECIMENTOS
3Ribeiro, pelas orientações, palavras de apoio e paciência.
4INTRODUÇÃO
5Desta forma, buscou-se realizar
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6Figura 1 - Localização da área de estudo
7Vale salientar que o satélite CBERS 2, possuía
81.8 Classificação de Imagens
91.8.2 Classificação Baseada em Objetos
101.9.2 Textura
111.9.3 Forma
121.9.4 Tamanho
131.9.5.1 Padrões de Drenagem
141.9.7 Sombra
151.9.8 Posição Geográfica
161.9.9 Adjacências
172.00 Gb RAM;
182.2.1 Aquisição de Imagens e Composição RGB
192.2.2 Realce e Contraste de Imagens
202.2.3 Georreferenciamento de Imagens
212.2.4 Segmentação de Imagens
22Figura 3 - Breve esquema sobre o crescimento de regiões.
232.2.4.2 DEFINIENS
242.2.5 Classificação de Imagens
25Eq.3
262.2.5.2 DEFINIENS
27criação de
28O
293.3 Classificação - SPRING
303.4 Classificação - DEFINIENS
313.5 Avaliação dos Resultados Obtidos
32DEFINIENS – Imagem LANDSAT 2005 Documento de Referência
333.5.2 Exatidão
34DEFINIENS Acurácia Global
35SPRING
36Definiens
37Angewandte Geogr. Heidelberg : Wichmann, 2000.
38GEOEYE. Disponível: 2010. http://www.geoeye.com/CorpSite/ - Acesso em: 17 jun. 2010.
39em:
40Disponível
41Simpósio Brasileiro
42Disponível