Classification of land use and occupancy with emphasis on urban areas

Abstract

Urbanization in Brazil occurred in a disorganized way and without observing criteria that could ensure the sustainability of this process, resulting in high population concentrations in large urban centers. In this way, it is recognized the need for an adequate planning that contemplates the economic and social interests and respects the environmental demands. Thus, the present work aims to map the land use and occupancy, with an emphasis in an urban area, having as a case study the municipality of Novo Hamburgo, RS. The methodology is established in two levels of detailing of classes, in which supervised classification and manual vectorization were used, seeking a more accurate specification of the urban areas. Validation was established through two databases: Google Earth and Remotely Piloted Aircraft System (RPAS), using the confusion matrix and the Kappa index. The results show the efficiency of the hybrid method for high-resolution images, besides highlighting the existing anthropogenic differences in urban areas. In relation to the use of different databases for validation, close values are also perceived between the two processes, with a Kappa index of 0.928 for data obtained from Google Earth and 0.943 for the RPAS.

A urbanização no Brasil ocorreu de forma desorganizada e sem a observação de critérios que assegurassem a sustentabilidade desse processo, resultando em altas concentrações populacionais em grandes centros urbanos. Dessa forma, faz-se reconhecer a necessidade de um planejamento adequado que contemple os interesses econômicos, sociais e respeite as demandas ambientais. Diante disso, o presente trabalho visa mapear o uso e a ocupação do solo, com ênfase na área urbana, tendo como estudo de caso o municipio de Novo Hamburgo, RS. A metodologia se estabelece em dois níveis de detalhamento de classes, nas quais se utilizou a classificação supervisonada e a vetorizaçao manual, buscando a especificação mais apurada das áreas urbanas. A validação foi estabelecida por meio de duas bases de dados: Google Earth e Sistema Aéreo Remotamente Pilotado (SARP), empregando a matriz de confução e o índice Kappa. Os resultados apresentam a eficiencia do método híbrido para imagens de alta resolução, além de salientar as diferenças antrópicas existentes nas áreas urbanas. Em relação ao uso de bases de dados distintas para validação, também se percebe valores próximos entre os dois processos com índice Kappa de 0,928 para os dados obtidos do Google Earth e 0,943 para o SARP.