TÉCNICAS DE SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS E CLASSIFICAÇÃO POR REGIÃO: mapeamento da cobertura vegetal e uso do solo, Mucugê-BA (satellite imagery classification: cover and soil use map using digital image processing)
Abstract
A classificação de imagens de satélites tem como objetivo distinguir e identificar as características dos diferentes alvos imageados. O objetivo deste trabalho foi o de elaborar o mapa de cobertura vegetal e uso do solo a partir da utilização das técnicas de segmentação de imagens e classificação por região, do município de Mucugê, localizado na Chapada Diamantina – Ba. Para o desenvolvimento da pesquisa vários testes de segmentação foram realizados, sendo escolhido para classificação a imagem Aster segmentada, cujos parâmetros de similaridade e área foram 50 e 36, respectivamente. O algoritmo utilizado foi o Bhattacharya, com limiar de aceitação de 99,9%. Na etapa de Classificação foram identificadas as seguintes classes: Áreas antropizadas, constituídas por agricultura de pequena escala, pastagens e construções, equivalente a 16,2% da área de estudo; Agricultura irrigada por pivô-central, corresponde a 4,2%; Savana Gramíneo-Lenhosa e Campo Rupestre, equivalente a 19,1%; Savana Arborizada corresponde a 35,5 % e finalmente a Vegetação Densa, correspondente a 25% da área total. Na validação utilizou-se o índice Kappa que apresentou resultado 0,76, demonstrando substancial correspondência. As técnicas de segmentação e classificação por regiões não dispensam a participação do especialista, demonstrando a necessidade de atuação do mesmo sempre que necessário, embora executadas pelo computador.
ABSTRACT
Satellite imagery classification aims to distinguish and to identify the characteristics of different target located images. The objective of this study was to develop a vegetation cover and soil use map using Digital Image Processing (segmentation and region classification) using Aster images. The study area is located in the municipal district of Mucugê (Chapada Diamantina, Bahia State). To accomplish the objectives, several tests were carried out and the chosen similarity were 50 and 36. The Bhattacharya algorithm was used, with the acceptance threshold of 99.9%. After the classification processes were finished it was possible to identify the following classes: anthropic areas, consisting of small-scale agriculture, pastures and buildings, equivalent to 16.2% of the study area, agriculture irrigated by center-pivot, is 4.2%; Savana grassy-woody and rocky savana, equivalent to 19.1%; Savanna trees are 35.5% and finally the dense vegetation, corresponding to 25% of the total area. For validation, the Kappa index was used and the results showed that 0.76, showing significant correlation. Although executed by the computerb the techniques of segmentation and classification by regions need the participation of specialists.
Keywords: Segmentation, Region Classification, Chapada Diamantina.
RESUMEN
La clasificación de imágenes de satélite tiene como objetivo distinguir e identificar las características de los diferentes puntos fotografados. El objetivo de este estudio fue diseñar el mapa de cobertura vegetal y uso del suelo a partir de la utilización de técnicas de segmentación de imágenes y la clasificación por región del municipio de Mucugê, ubicado en la Chapada Diamantina - BA. Para el desarrollo de investigaciones dirigidas a las distintas pruebas que fueron realizadas, siendo elegidos para clasificación el imagen segmentada Aster, cuyos parámetros de similitud y la zona fueron de 50 y 36, respectivamente. El algoritmo utilizado fue el Bhattacharya, con el umbral de aceptación de 99,9%. En la etapa de clasificación se identificaron las siguientes clases: áreas alteradas, constituídas por la agricultura de pequeña escala, los pastos y construcciones, lo que equivale al 16,2% del área de estudio; la agricultura de irrigación por pivote central corresponde a 4,2%; sabana gramíneo leñoso y campos de roca, lo que equivale al 19,1%; sabana arbolada corresponde a 35,5% y finalmente la vegetación densa que corresponde a 25% del total. Para la validación se utilizó el índice de Kappa que presentó resultado 0,76, demonstrando sustancial correspondencia. Las técnicas de segmentación y clasificación por regiones, no exime la participación de lo experto, comprobando la necesidad de atuación de lo mismo siempre que sea necesario, aunque ejecutada por el ordenador.
Palabras Clave: Segmentación, Clasificación por Regiones, Chapada Diamantina.
DOI: 10.4215/RM2009.0816.0015
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