Medidas de acurácia baseada em objeto: análise metodológica em relação à validação baseada em pixel

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Prado, Daniel Fernando Costa do
• Orientador(a): Carvalho, Luis Marcelo Tavares de
• Banca de defesa: Volpato, Margarete Marin Lordelo, Oliveira, Luciano Teixeira de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal
• Departamento: Departamento de Ciências Florestais
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Mapas – Projeção; Análise orientada a objeto; Análise baseada em pixel; Sensoriamento remoto; Map projection; Object-based image analysis; Pixel-based image analysis; Remote sensing
• Área do conhecimento CNPq: Solos Florestais; Sensoriamento Remoto
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/12479

A geração de mapas temáticos utilizando imagens de alta resolução espacial, aplicada a novas metodologias de análise baseadas em objeto geográfico (GEOBIA), promove um ganho significativo de qualidade das informações da cobertura do solo. Além disso, os mapas gerados a partir desta abordagem trazem grandes vantagens em relação à análise baseada em pixel, principalmente em relação à precisão do mapa final. Os índices de acurácia utilizados para a avaliação desses produtos cartográficos são obtidos ainda a partir da validação tradicional, baseada em pixel. Com a ausência de uma validação que represente o objeto geográfico, novas metodologias de acurácia baseada em objeto têm sido desenvolvidas, como a matriz de similaridade STEP. Diante disso, o objetivo, neste trabalho, foi comparar uma metodologia de validação baseada em objeto com a metodologia tradicional, baseada em pixel, para avaliação do mapeamento temático de cobertura do solo. A área de estudo engloba parte dos municípios de Lavras, Perdões, Ijaci, Bom Sucesso, Itumirim, Itutinga e Ibituruna, no estado de Minas Gerais. O mapa de cobertura do solo foi gerado a partir da Imagem RapidEye, adquirida em 30/06/2011, com 5 metros de resolução espacial. A precisão global da classificação em relação à matriz de confusão tradicional foi de 91,7% e 0,83 para o índice Kappa. Os objetos de referência utilizados na validação baseada em objeto foram vetorizados a partir dos alvos que foram contemplados por pontos, com base na mesma imagem RapidEye. A metodologia empregada integra quatro medidas de similaridade (forma, tema, borda e posição) que resultam em três matrizes de erro (individual e agregada por classe temática e agregada por área ponderada). Foi obtida uma acurácia global para a similaridade temática de 82,25% e para as medidas de similaridade de posição (89,93%), borda (98,47%) e forma (90,86%). Os resultados das acurácias do produtor e do usuário da validação tradicional, baseada em pixel, apresentaram sub e superestimativas entre as classes mapeadas em relação à similaridade acurácia baseada em objeto, principalmente entre as classes de vegetação e área antrópica. A metodologia aplicada é eficiente quanto à avaliação dos objetos e apresenta grandes ganhos em relação à validação tradicional, tanto em relação à análise temática quanto geométrica.