Título: Segmentação Automática de Áreas Urbanas em Imagens de Sensoriamento Remoto
Autores: Marco, Anderson G.; Bruno, Adriana B.; Rodrigues, Francisco A.; Costa, Luciano da F.; Bruno, Odemir M.
Resumo: A adoção de ferramentas e métodos de visão computacional aplicados as imagens de sensoriamento remoto pode trazer um grande benefício para os estudos de urbanismo. Neste trabalho é apresentado um arcabouço computacional para auxiliar a aquisição e análise de imagens de sensoriamento remoto, provindas do Google Earth R . O sistema proposto se conecta ao Google Earth e compõe uma imagem especificada pelas coordenadas de latitude e longitude informadas pelo usuário. O sistema também segmenta automaticamente a imagem em áreas edificadas e não-edificadas. O processo de segmentação é realizado por meio de métricas do histograma cromático. É apresentado um experimento com imagens de duas cidades do interior paulista, São Carlos e Rio Claro, a fim de validar o sistema e determinar quais as melhores métricas de histogramas devem ser utilizadas para a tarefa.
Palavras-chave: Sensoriamento remoto; segmentação de imagens; análise de histograma
Páginas: 10
Código DOI: 10.21528/lmln-vol9-no1-art4
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