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Integração da incerteza na classificação e avaliação da exactidão temática de imagens multiespectrais - Aplicação à avaliação do estado de conservação do património edificado da Baixa de Coimbra

dc.contributor.authorGonçalves, Luísa Maria da Silva
dc.date.accessioned2013-07-10T08:45:57Z
dc.date.available2013-07-10T08:45:57Z
dc.date.issued2009
dc.descriptionTese apresentada para a obtenção do grau de Doutor em Engenharia Civil na Especialidade de Urbanismo, Ordenamento do Território e Transportes pela Universidade de Coimbra em 2009.por
dc.description.abstractEsta tese pretende avaliar a vantagem da integração da incerteza no processo de produção de informação temática, a partir de imagens multiespectrais de muito grande resolução espacial. Com este objectivo, a informação da incerteza é aplicada nas seguintes fases do processo de produção: (1) extracção e classificação de informação temática; (2) avaliação do comportamento do classificador; (3) avaliação da exactidão temática. A abordagem de classificação, que combina a análise de padrões espectrais ao nível do pixel com a análise de padrões espaciais ao nível dos objectos, tem mostrado ser adequada para a identificação das classes de unidade de paisagem que contêm uma variedade de coberturas de ocupação do solo. Neste estudo, é desenvolvida e testada uma abordagem metodológica que integra, no processo de classificação combinada pixel/objecto, a informação da incerteza. O novo método desenvolvido envolve uma primeira classificação, ao nível do pixel, para extrair os elementos de superfície (e.g. copas de sobreiro, edifícios). Nesta primeira fase utiliza-se um classificador não rígido, o que permite obter os graus de atribuição das classes aos pixels e o cálculo de incerteza dessa atribuição. Num segundo passo, procede-se a uma outra classificação, mas ao nível do objecto, para identificar as unidades de paisagem (e.g. Floresta de Sobreiro, Área Urbana). A informação sobre a incerteza é aplicada na classificação das unidades de paisagem através de um conjunto de regras de decisão que consideram: os elementos de superfície classificados existentes dentro de cada objecto e o grau de incerteza associado a essa atribuição. Com a aplicação desta abordagem metodológica pretende-se avaliar se a integração da incerteza associada à classificação dos elementos de superfície pode melhorar a classificação das unidades de paisagem. Os mapas temáticos resultantes do processo de classificação de imagens multiespectrais são usualmente sujeitos a um processo de validação para que seja atribuído um índice de fidelidade aos resultados obtidos. Neste estudo, é investigada a utilidade da aplicação das medidas de incerteza na avaliação da classificação de imagens de detecção remota. Em particular, analisa-se se as medidas de incerteza de não-especificidade e entropia podem ser usadas para avaliar as dificuldades do classificador e estimar a exactidão da classificação. Para dar resposta a este objectivo, desenvolveram-se dois índices de incerteza e avaliou-se a correlação existente entre a informação obtida com estes dois índices e os índices de exactidão estatísticos do produtor e do utilizador. A detecção remota tem demonstrado ser uma fonte de informação adequada em várias áreas, nomeadamente na monitorização dos recursos naturais e na produção de cartografia de ocupação do solo para gestão e planeamento urbano e florestal. Com o aumento contínuo da resolução espacial das imagens de satélite, abrem-se horizontes a novas aplicações. Dada a importância crescente que tem vindo a ser atribuída à conservação do património edificado, que engloba não só os monumentos mas também as construções dos centros históricos, considerou-se relevante abordar esta temática no âmbito deste trabalho. Assim, investiga-se o potencial das imagens de muito grande resolução espacial para extrair informação de suporte à avaliação do estado de conservação das coberturas do espaço edificado e testa-se a nova metodologia de classificação desenvolvida. A área escolhida para teste e implementação do estudo situa-se na Baixa de Coimbra. Para a sua realização foram utilizadas imagens aéreas com uma resolução espacial de 0.5 m e imagens do satélite Quickbird com uma resolução de 2.4 m. Os resultados obtidos evidenciaram que a grande resolução espacial das imagens multiespectrais utilizadas, embora não permita identificar os diferentes tipos de anomalias, permite uma boa identificação da presença de anomalias não estruturais das coberturas e dos seus diferentes materiais de revestimento. A aplicação da metodologia desenvolvida permitiu obter um mapa de anomalias do edificado com uma Exactidão Global de 78%, tendo como informação de referência os dados de campo resultantes do levantamento efectuado pela Universidade de Coimbra. A integração da informação sobre a incerteza demonstrou ser importante no processo de classificação combinada, contribuindo para melhorar significativamente os resultados finais da classificação. A aplicação das medidas de incerteza na avaliação da classificação revelou uma correlação positiva entre a informação dada pelas medidas de incerteza e os índices estatísticos de exactidão, principalmente com a exactidão do utilizador. Os resultados obtidos demonstraram que a aplicação das medidas de incerteza, embora não substitua os índices de exactidão, pode ser utilizada como indicador do comportamento do classificador e, consequentemente, dos resultados finais da classificação.por
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.8/876
dc.language.isoporpor
dc.peerreviewedyespor
dc.subjectDeteção remotapor
dc.subjectIncertezapor
dc.subjectImagens multiespectraispor
dc.subjectConservação do património edificadopor
dc.subjectCarta de ocupação do solopor
dc.subjectClassificação de imagenspor
dc.titleIntegração da incerteza na classificação e avaliação da exactidão temática de imagens multiespectrais - Aplicação à avaliação do estado de conservação do património edificado da Baixa de Coimbrapor
dc.typedoctoral thesis
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.conferencePlaceUniversidade de Coimbrapor
person.familyNameGonçalves
person.givenNameLuisa
person.identifier.ciencia-id9116-82A0-3060
person.identifier.orcid0000-0002-6265-8903
person.identifier.ridU-1298-2017
person.identifier.scopus-author-id35145815700
rcaap.rightsopenAccesspor
rcaap.typedoctoralThesispor
relation.isAuthorOfPublication1ba44699-bdda-4e01-97ec-c02fe603afc5
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