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Interpretação Geográfica da Classificação do Uso e Ocupação do Solo resultante do Processamento e análise de imagens de Satélite
| Summary: | Nos processos de classificação de uso e ocupação do solo, a Detecção Remota tem demonstrado enormes vantagens, sobretudo, no que concerne aos processos de acompanhamento das dinâmicas territoriais e um papel determinante nos processos de planeamento territorial. Na verdade, o desenvolvimento da tecnologia de aquisição de imagens de satélite abriu novas perspectivas e possibilidades de estudos de um dado espaço geográfico, enquanto simultaneamente permite explorar novas metodologias de extracção e análise de informação. Deste modo, a detecção remota tornou-se um “elemento” indispensável para uma melhor compreensão territorial. O tema central desta Tese corresponde a uma investigação de base teórico-prática acerca da metodologia Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), aplicada a Classificação Multitemporal e Intra-anual de dados Sentinel-2, para a elaboração de um mapa de uso e ocupação do solo no Município de Almada. A exploração desta temática procedeu-se em duas fases: a segmentação de imagens (com base no algoritmo multiresolution segmentation) e a classificação das mesmas (baseada em GEOBIA). A operacionalização desta metodologia, foi alcançado através do software eCognition, equipado com algoritmos de segmentação multiresolução e capacidades que possibilitam a classificação de fenómenos com base no objecto, permitindo desta forma delimitar polígonos representativos das classes que se pretendia extrair. Analisou-se o Município de Almada em quatro períodos temporais. A determinação dos polígonos que serviram de teste permitiu alcançar resultados bastante bons, sendo posteriormente submetidos a validação com dados reais obtidos através da Carta de Ocupação do Solo (COS). O processo de validação foi conseguido em ambiente do software ArcGIS 10.5.1, tendo sido alcançado resultados bons em termos de concordância da classificação com a verdade no terreno (Janeiro, Global Accuracy 0,84 Coeficiente Kappa 0,78; Março, Global Accuracy 0,86 Coeficiente Kappa 0,80; Julho, Accuracy 0,86 Coeficiente Kappa 0,81, Outubro, Accuracy 0,72 Coeficiente Kappa 0,63). |
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| Main Authors: | NANDAIA, MORNA |
| Subject: | Deteção Remota Uso e Ocupação do Solo Classificação multitemporal Validação Temática Segmentação Multiresolução Matriz de Confusão Multi-Resolution Segmentation Multitemporal Classification Remote Sensing Land Use / Land Cover Confusion Matrix Thematic Validation |
| Year: | 2020 |
| Country: | Portugal |
| Document type: | doctoral thesis |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | Universidade Nova de Lisboa |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Repositório Institucional da UNL |
| Summary: | Nos processos de classificação de uso e ocupação do solo, a Detecção Remota tem demonstrado enormes vantagens, sobretudo, no que concerne aos processos de acompanhamento das dinâmicas territoriais e um papel determinante nos processos de planeamento territorial. Na verdade, o desenvolvimento da tecnologia de aquisição de imagens de satélite abriu novas perspectivas e possibilidades de estudos de um dado espaço geográfico, enquanto simultaneamente permite explorar novas metodologias de extracção e análise de informação. Deste modo, a detecção remota tornou-se um “elemento” indispensável para uma melhor compreensão territorial. O tema central desta Tese corresponde a uma investigação de base teórico-prática acerca da metodologia Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), aplicada a Classificação Multitemporal e Intra-anual de dados Sentinel-2, para a elaboração de um mapa de uso e ocupação do solo no Município de Almada. A exploração desta temática procedeu-se em duas fases: a segmentação de imagens (com base no algoritmo multiresolution segmentation) e a classificação das mesmas (baseada em GEOBIA). A operacionalização desta metodologia, foi alcançado através do software eCognition, equipado com algoritmos de segmentação multiresolução e capacidades que possibilitam a classificação de fenómenos com base no objecto, permitindo desta forma delimitar polígonos representativos das classes que se pretendia extrair. Analisou-se o Município de Almada em quatro períodos temporais. A determinação dos polígonos que serviram de teste permitiu alcançar resultados bastante bons, sendo posteriormente submetidos a validação com dados reais obtidos através da Carta de Ocupação do Solo (COS). O processo de validação foi conseguido em ambiente do software ArcGIS 10.5.1, tendo sido alcançado resultados bons em termos de concordância da classificação com a verdade no terreno (Janeiro, Global Accuracy 0,84 Coeficiente Kappa 0,78; Março, Global Accuracy 0,86 Coeficiente Kappa 0,80; Julho, Accuracy 0,86 Coeficiente Kappa 0,81, Outubro, Accuracy 0,72 Coeficiente Kappa 0,63). |
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