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http://hdl.handle.net/20.500.11960/1125
Title: | Produção de cartas de ocupação do solo com dados lidar: avaliação dos níveis de informação necessários |
Authors: | Barros, David Miranda Alonso, Joaquim Mamede Paredes, Cláudio Alexandre da Costa Araújo Duarte, Alda Fernandes |
Keywords: | LiDAR Classificação de imagens Separabilidade Exactidão vertical Árvores de decisão Separability Images Classification Vertical accuracy Decision Tree |
Issue Date: | 15-Mar-2013 |
Abstract: | O desenvolvimento de novos métodos, técnicas e tecnologias de cartografar o
território, revelam-se ferramentas determinantes na gestão e no planeamento
sustentável do território. A tecnologia LiDAR tem demonstrado resultados favoráveis
nesta temática, incorporando elevados graus de precisão e exactidão posicional assim
como, de qualidade temática à cartografia produzida.
Com este trabalho experimental pretendeu-se avaliar quais os níveis de informação,
derivados de dados LiDAR, necessários para a produção de cartografia de ocupação
do solo, considerando um total de sete classes (Edifícios, Solo Nu, Zonas
Pavimentadas, Vegetação alta, Vegetação Baixa, Vegetação Jovem e Zonas
desflorestadas).
Este exercício implicou a utilização de técnicas de selecção de características, como
os índices de separabilidade, mais concretamente o método da Divergência
Transformada e a Distância de Jeffreis-Matusita para a avaliação da separabilidade
das classes de ocupação do solo. Com o modelo conceptual de classificação de
imagens em árvore de decisão pretendeu-se identificar a percentagem de amostras
classificadas correctamente, avaliando-se a qualidade das amostras seleccionadas
para uma possível classificação de imagens.
Os resultados obtidos demonstraram que todas as classes de ocupação do solo
podem ser discriminadas, à excepção das classes Vegetação Baixa e Solo Nu
considerando uma combinação entre cinco níveis informacionais: i) o Modelo Digital de
Superfície normalizado (2004); ii) Imagem de Intensidade (2004); iii) Declives (2004);
iv) diferença entre primeiro e último retorno (2004) e; v) diferença entre Modelos
Digitais de Superfície normalizado. Os valores médios de separabilidade obtidos para
o método da DT e da DJM foram, respectivamente, de 1,99 e 1,97. Considerando o
método de validação cruzada das amostras verificou-se uma precisão da classificação
de 92,4% já pelo método de validação considerando um conjunto de amostras
externas ou independentes obteve-se uma precisão da classificação de 90%. The development of new methods, technologies and techniques of mapping the territory show up determinants tools in the management and sustainable land planning. LiDAR technology has shown favorable results in this subject, incorporating in produced cartography high degrees of precision and positional accuracy. This experimental study sought to assess what levels of information, derived from LiDAR data, is necessary for the production of land use cartography, considering a total of seven classes (buildings, bare-earth, pavement, high vegetation, low vegetation, young vegetation and harvested forest). This exercise use techniques of feature selection, as the indices of separability, more specifically the method of transformed divergence and distance of Jeffreis-Matusita, for evaluating the separability of land cover. We calculated a conceptual model of image classification in decision tree to evaluate the correctly classified samples percentage, allowing to analyze the quality of the selected samples for a possible image classification. The results showed that all classes of land cover can be discriminated, except bare earth and low vegetation classes, considering a five informational levels combination: i) the normalized Digital Surface Model (2004), ii) Intensity image (2004), iii) Slopes (2004), iv) difference between first and last pulse (2004) and v) difference between normalized Digital Surface Models. The mean values obtained for the separability method of Transformed Divergence and distance Jeffreis-Matusita were, respectively, 1.99 and 1.97. Considering the cross validation method there was a classification accuracy of 92.4% already by the validation method considering a set of external or independent samples obtained a classification accuracy of 90%. |
Description: | Mestrado em Gestão ambiental e Ordenamento do Território na Escola Superior Agrária do Instituto Politécnico de Viana do Castelo |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.11960/1125 |
Appears in Collections: | ESA - Dissertações de mestrado |
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