Classificação orientada a objeto de imagens de nanossatélites para o Cadastro Ambiental Rural

Abstract

Este trabalho tem por objetivo a análise comparativa entre dois métodos de classificação de imagens, a intepretação visual e a abordagem GEOBIA, em imagens dos nanossatélites PlanetScope, com o intuito de automatizar o mapeamento da cobertura e uso do solo para a realização do Cadastro Ambiental Rural. A abordagem GEOBIA é uma técnica que baseia-se na individualização de objetos de uma imagem, através da segmentação da imagem. As imagens da constelação PlanetScope utilizadas, possuem resolução espacial de 3 m e bandas espectrais nas faixas do visível e do infravermelho próximo. A classificação visual foi realizada no ArcGis 10.4, enquanto que a classificação baseada em objetos no Ecognition Developer 6.4. Aplicaram-se 4 níveis de segmentação e, com base nas amostras coletadas na imagem, foi realizado a classificação do uso do solo no nível 2, levando em consideração atributos de forma, geometria, média das bandas e textura. A matriz de confusão calculada para a imagem classificada por GEOBIA resultou em um valor de índice Kappa igual a 72%, que é considerado muito bom por Landis & Koch (1977). Essa imagem classificada pode ser aplicada ao CAR, mediante alguns ajustes ainda necessários, tais como suavização de feições e alguma edição posterior.