MÉTODOS COGNITIVOS DE CLASSIFICAÇÃO APLICADOS A IMAGENS QUICKBIRD PARA A DETECÇÃO DE ÁREAS RESIDENCIAIS HOMOGÊNEAS
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Resumo
Este trabalho dedica-se a explorar métodos cognitivos de classificação de imagens QuickBird, visando detectar áreas residenciais homogêneas. A área de estudo localiza-se em um setor sul da cidade de São José dos Campos, São Paulo. Por meio de uma abordagem baseada em segmentação multinível e de uma rede hierárquica de classificação com seis níveis, identificaram-se áreas residenciais homogêneas em termos de densidade de ocupação e de grau de aproveitamento do terreno por parte das edificações, isto é, residências unifamiliares ou edifícios. A rede de classificação utilizou atributos espectrais, geométricos e topológicos dos objetos (ou regiões) em cada nível de segmentação, bem como suas características contextuais e semânticas de relacionamento entre os distintos níveis hierárquicos. A classificação final de unidades residenciais homogêneas foi submetida a um processo de validação, utilizando-se um índice de concordância Kappa baseado em objetos.
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DE ALMEIDA, C. M.; SOUZA, I. de M. e; DURAND, C. A.; PINHO, C. M. D. de; FEITOSA, R. Q. MÉTODOS COGNITIVOS DE CLASSIFICAÇÃO APLICADOS A IMAGENS QUICKBIRD PARA A DETECÇÃO DE ÁREAS RESIDENCIAIS HOMOGÊNEAS. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 61, n. 1, 2009. DOI: 10.14393/rbcv61n1-44849. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44849. Acesso em: 21 nov. 2024.
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