Comparação de desempenho dos Sistemas de Informação Geográfica TerrSet e TerraView por meio de processamento digital de imagem / Performance comparison of Geographic Information Systems TerrSet and TerraView through digital image processing

Mikael Timóteo Rodrigues, Bruno Timóteo Rodrigues, Felipe de Souza Nogueira Tagliarini, Sérgio Campos, Victor Rocha Araújo

Abstract


O presente estudo teve como objetivo avaliar o desempenho dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) TerrSet e TerraView, executando a Classificação Supervisionada por Máxima Verossimilhança, por meio do comportamento espectral de imagens do satélite Landsat 5, associadas à comparação do uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica do rio Capivara, localizada no município de Botucatu, estado de São Paulo, Brasil. As amostras de treinamento da classificação supervisionada foram definidas por sete classes de uso e ocupação do solo, baseadas no Manual Técnico de Uso da Terra do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Na região da bacia hidrográfica do rio Capivara, existem diversos tipo de manejo com relação ao uso da terra, como culturas anuais em escala de subsistência em fazendas de pequeno e médio porte, até extensas áreas de monuculturas e agroindústrias, dessa forma, gerando um panorama de grande complexidade para mapear e posteriormente padronizar as classes de uso e ocupação do solo presentes na área de estudo. Outro agravamento para a metodologia empregada foi a presença de plantas daninhas encontradas em pastagens e áreas cultivadas, devido a interferência causadas pelas mesmas no comportamento espectral dessas classes de uso e ocupação do solo, provocando ruídos nas imagens, que alteram a resposta espectral das classes de culturas e pastagens, induzindo a erros de classificação no processo de análise das imagens. Outro fator evidente foi à diferença dos produtos derivados a partir da Classificação Supervisionada por Máxima Verossimilhança gerados nos softwares e posteriormente pós-classificados com os Filtros Majoritários, eliminando pixels inapropriados e permitindo uma menor inclusão de áreas de diferentes classes, alcançando dessa maneira acurácia superior a 50 % e gerando uma melhor classificação com menores erros e suavização dos mapas obtidos.


Keywords


Geoprocessamento, Análise de Imagens, Classificação Supervisionada, Uso do Solo.

References


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DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv6n9-504

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