Título: Classificação Automática De Cobertura Vegetal Em Imagens Aéreas E Orbitais Para Uso Em Planejamento Energético
Autores: Santos, Neuma T. dos; Rocha, Brígida R. P.
Resumo: Este trabalho apresenta um modelo de redes neurais como ferramenta para a identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados pela mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory – software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo.
Palavras-chave: Fotografia Aérea; Imagem Orbital; Planejamento Energético; Rede de Kohonen
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-24.5
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