Análise da Qualidade da Segmentação e Classificação de uma Imagem Urbana do Satélite GeoEye-1 Baseada em Objeto e Realizadas nas Plataformas PostgreSQL e InterIMAGE

• Published in: Anuário do Instituto de Geociências Vol. 42; no. 3; pp. 85 - 97
• Main Authors: Simone Dutra Martins Guarda, Edilson Souza Bias, Edson Eyji Sano, Emiliano Ferreira Castejon, Patrick Nigri Happ, Rogério Baptista de Sousa
• Format: Journal Article
• Language: English; Portuguese
• Published: Universidade Federal do Rio de Janeiro 01-05-2019
• Subjects: obia; postgis; terralib 5
• ISSN: 1982-3908; 0101-9759
• DOI: 10.11137/2019_3_85_97

A técnica denominada de classificação baseada em objetos, proposta por Baatz & Shäpe (2000), trata-se de uma abordagem de processamento de imagens em que a unidade primitiva é o objeto, composto de vários pixels. Softwares proprietários como o eCognition® e de open source como o InterIMAGE realizam o processamento de imagens baseadas em objetos considerando o alto grau de relações mútuas e ações em diferentes escalas, como informações de contexto, estrutura semântica e hierárquica. O objetivo principal da pesquisa foi demonstrar e avaliar resultados da integração de sistemas open source com o sistema de classificação denominado InterIMAGE. Os sistemas utilizados nessa pesquisa foram o sistema de gerenciamento de banco de dados objeto-relacional PostgreSQL/PostGIS Raster, biblioteca TerraLib, pacote computacional de sistema de informações geográficas QGIS e linguagem de programação C++. Foi utilizada uma imagem do satélite GeoEye-1 de 2013 de uma área urbana do município de Goianésia no estado de Goiás. Foi desenvolvida uma interface (API - Application Programming Interface) no sistema InterIMAGE para realizar a segmentação multiresolução em ambiente de banco de dados espaciais. A segmentação processada utilizou-se da API com a imagem armazenada no PostgreSQL e em disco rígido, enquanto a classificação foi efetuada somente no InterIMAGE. O índice Kappa foi utilizado para indicação da acurácia dos resultados alcançados na classificação, utilizando-se os parâmetros da segmentação da API, obtendo-se um valor de 0,412. As regras da árvore de decisão devem ser modificadas para realização de novos experimentos visando verificar a influência no processamento da classificação no InterIMAGE. Apesar da ocorrência de algumas confusões temáticas no processo de classificação, demonstrou-se a viabilidade de continuação de desenvolvimento de aplicações de código aberto para o InterIMAGE