Mapeamento do uso do solo

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1 Multidisciplinar Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais Allan Arnesen Frederico T. Genofre Marcelo Pedroso Curtarelli

2 CAPÍTULO 4 Técnicas de classificação de imagens e processamento digital A classificação de uma imagem de satélite é o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões e objetos homogêneos e são utilizados em Sensoriamento Remoto para mapear áreas da superfície terrestre que correspondem aos temas de interesse. A informação espectral de uma cena pode ser representada por uma imagem espectral, na qual cada "pixel" possui coordenadas espaciais (latitude e longitude) e um atributo espectral associado, que representa a radiância (ou nível de cinza) do alvo em todas as bandas espectrais, ou seja, para uma imagem de n bandas, existem n níveis de cinza associados a cada "pixel" sendo um para cada banda espectral. O conjunto de características espectrais de um "pixel" é denotado pelo termo atributos espectrais. De maneira generalizada, os classificadores podem ser divididos em classificadores "pixel a pixel" e classificadores por regiões (orientada ao objeto).

3 Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais a) Classificadores "pixel a pixel": Utilizam apenas a informação espectral de cada pixel para achar regiões homogêneas. Estes classificadores podem ser separados em métodos estatísticos (utilizam regras da teoria de probabilidade) e determinísticos (não utilizam probabilidade). b) Classificadores por regiões: Utilizam, além de informação espectral de cada "pixel", a informação espacial que envolve a relação com seus vizinhos. Procuram simular o comportamento de um foto- intérprete, reconhecendo áreas homogêneas de imagens, baseados nas propriedades espectrais e espaciais de imagens. A informação de bordo é utilizada inicialmente para separar regiões e as propriedades espaciais e espectrais irão unir áreas com mesma textura. O resultado da classificação digital é apresentado por meio de classes (áreas que possuem características espectrais semelhantes), uma vez que um alvo dificilmente é caracterizado por uma única assinatura espectral. É constituído por um mapa de "pixels" classificados, representados por símbolos gráficos ou cores, ou seja, o processo de classificação digital transforma um grande número de níveis de cinza em cada banda espectral em um pequeno número de classes em uma única imagem. As técnicas de classificação aplicadas apenas a um canal espectral (banda da imagem) são conhecidas como classificações unidimensionais. Quando o critério de decisão depende da distribuição de níveis de cinza em vários canais espectrais as técnicas são definidas como de classificação multiespectral. O primeiro passo em um processo de classificação multiespectral é o treinamento. Treinamento é o reconhecimento da assinatura espectral das classes. Existem basicamente duas formas de treinamento: supervisionado e não-supervisionado (Figura 15). 48 IEPEC

4 Capítulo 4 Técnicas de classificação de imagens e processamento digital a) Treinamento supervisionado: Quando existem regiões da imagem em que o usuário dispõe de informações previamente que permitem a identificação de uma classe de interesse, o treinamento é dito supervisionado. Para um treinamento supervisionado o usuário deve identificar na imagem uma área representativa de cada classe de interesse. É importante que a área de treinamento seja uma amostra homogênea da classe respectiva, mas ao mesmo tempo deve-se incluir toda a variabilidade dos níveis de cinza de uma determinada classe. Recomenda-se que o usuário adquira mais de uma área de treinamento, utilizando o maior número de informações disponíveis, como trabalhos de campo, mapas existentes, Google Earth, etc. Para a obtenção de classes estatisticamente confiáveis, são necessários de 30 a 100 "pixels" de treinamento, pelo menos, por classe. O número de "pixels" de treinamento necessário para a precisão do reconhecimento de uma classe aumenta com o aumento da variabilidade entre as classes. b) Treinamento não-supervisionado: Quando o usuário utiliza algoritmos automatizados para reconhecer as classes presentes na imagem, o treinamento é dito não-supervisionado. Ao definir áreas para o treinamento não-supervisionado, o usuário não deve se preocupar com a homogeneidade das classes. As áreas escolhidas devem ser heterogêneas para assegurar que todas as possíveis classes e suas variabilidades sejam incluídas. Os "pixels" dentro de uma área de treinamento são submetidos a um algoritmo de agrupamento ("clustering") que determina o agrupamento do dado, numa feição espacial de dimensão igual ao número de bandas presentes. Este algoritmo assume que cada grupo ("cluster") representa a distribuição de probabilidade de uma classe. O portal do agroconhecimento 49

5 Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais Figura 15. Técnicas de classificação de imagens: (a) Treinamento supervisionado e (b) treinamento não-supervisionado. A seguir são detalhadas duas técnicas comumente utilizadas para classificação de imagens: máxima verossimilhança (MAXVER) e o método K-média. a) MAXVER: é o método de classificação, que considera a ponderação das distâncias entre médias dos níveis digitais das classes, utilizando parâmetros estatísticos. Os conjuntos de treinamento definem o diagrama de dispersão das classes e suas distribuições de probabilidade, considerando a distribuição de probabilidade normal para cada classe do treinamento. Para duas classes (1 e 2) com distribuição de probabilidade distintas, as distribuições representam a probabilidade de um "pixel" pertencer a uma ou outra classe, dependendo da posição do "pixel" em relação a esta distribuição. Ocorre uma região onde as duas curvas sobrepõem-se, indicando que um determinado "pixel" tem igual probabilidade de pertencer às duas classes (Figura 16). Nesta situação estabelece-se um critério de decisão a partir da definição de limiares. O limiar de aceitação indica a % de "pixels" da distribuição de probabilidade de uma classe que será classifi- 50 IEPEC

6 Capítulo 4 Técnicas de classificação de imagens e processamento digital cada como pertencente a esta classe. Um limite de 99%, por exemplo, engloba 99% dos "pixels", sendo que 1% será ignorado, compensando a possibilidade de alguns "pixels" terem sido introduzidos no treinamento por engano, nesta classe, ou estarem no limite entre duas classes. Um limiar de 100% resultará em uma imagem classificada sem rejeição, ou seja, todos os "pixels" serão classificados. Para diminuir a confusão entre as classes, ou seja, reduzir a sobreposição entre as distribuições de probabilidades das classes aconselha-se a aquisição de amostras significativas de alvos distintos. Figura 16. Sobreposição de classes durante a classificação MAXVER: limite de decisão. b) K-Médias: A ideia deste algoritmo é fornecer uma classificação de informações de acordo com os próprios valores de níveis de cinza (ou radiância), baseada em análises e comparações entre os seus valores numéricos. Assim, o algoritmo fornecerá uma classificação automática sem a necessidade de supervisão humana, ou seja, sem pré-classificação existente. Por causa desta característica, o K-médias é considerado como um algoritmo de classificação de imagens não- -supervisionado. O método K-médias calcula inicialmente as classes distribuindo- -as uniformemente no espaço, e agrupando cada uma destas em um processo O portal do agroconhecimento 51

7 Mapeamento do uso do solo para manejo de propriedades rurais interativo através da técnica de distância mínima. Melhor será a classificação quanto melhor for agrupada cada classe. A classificação estará pronta quando o número de interações definido pelo usuário for concluído, ou quando for alcançado o critério de número de pixels que mudam de classe ( change threshold ); por exemplo, se escolhermos 5%, e, se menos de 5% dos pixels migrarem de uma classe para a outra, o critério estará alcançado. Maiores informações sobre classificação e outras técnicas de processamento digital de imagens podem ser obtidas em:» 52 IEPEC

8 O Instituto de Estudos Pecuários é um portal que busca difundir o agroconhecimento, realizando cursos e palestras tanto presenciais quanto online. Mas este não é nosso único foco. Com o objetivo principal de levar conhecimento à comunidade do agronegócio, disponibilizamos conteúdos gratuitos, como notícias, artigos, entrevistas entre outras informações e ferramentas para o setor. Através dos cursos on-line, o IEPEC oferece a oportunidade de atualização constante aos participantes, fazendo com que atualizem e adquiram novos conhecimentos sem ter que gastar com deslocamento ou interromper suas atividades profissionais.

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