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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45645
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Title: | Aplicação de GEOBIA para classificação de área urbana utilizando imagens ópticas do projeto PE3D |
Authors: | GOMES, Sabrina de Oliveira |
Keywords: | Engenharia cartográfica; Processamento de imagem; Sensoriamento remoto; Imagem de alta resolução; Classificação; Índices físicos |
Issue Date: | 13-Nov-2020 |
Citation: | GOMES, Sabrina de Oliveira. Aplicação de GEOBIA para classificação de área urbana utilizando imagens ópticas do projeto PE3D. 2020. 65 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Cartográfica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020. |
Abstract: | O espaço urbano é complexo e, possui grande variabilidade dos alvos e muitas vezes são objetos pequenos, como telhados residenciais. Os métodos de extração de informação, automatizado ou manual, apresentam limitações e dificuldades, como complexidade dos alvos, subjetividade da interpretação do analista e o tempo demandado para isso. Apesar das imagens de alta resolução possibilitarem uma melhor visibilidade dos alvos urbanos, existe uma dificuldade em discriminar automaticamente os alvos, devido à complexidade do ambiente urbano e os alvos com respostas espectrais semelhantes. A utilização das camadas auxiliares e pré-processamentos na imagem podem auxiliar processo da classificação. Esse trabalho apresenta uma semiautomatização da extração de feições para auxiliar na vetorização de quadras, logradouros e lotes. Utilizou-se como área teste, um loteamento em Caruaru, Pernambuco. Os resultados podem auxiliar no bloco de Produto Processado e salvo na base da COMPESA (Companhia Pernambucana de Saneamento). O desenvolvimento do trabalho possui as etapas de aquisição da imagem do PE3D, testes para o reconhecimento dos alvos e definição das classes. Foram analisadas a transformação IHS para destaque dos alvos e os índices de vegetação VARI e GRVI. Estes índices foram usados por usarem a faixa do visível. Os índices quando aplicados as imagens de alta resolução permitem visualizar melhor a vegetação e geram destaque para os telhados além de outros alvos. Foram utilizadas quatros classes: Estradas, Solo Exposto, Telhados e Vegetação, afim de contribuir para a geração de mapeamento temático, como também contribuir para a automatização da extração de feições utilizadas para o mapeamento da COMPESA. Palavras-chave: Processamento de imagem. Sensoriamento remoto. Imagem de alta resolução. Classificação. Índices físicos |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45645 |
Appears in Collections: | (TCC) - Engenharia Cartográfica e Agrimensura |
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