Aplicação de Support Vector Machine em dados de varredura a laser aerotransportado e imagens aéreas para a classificação de superfícies impermeáveis

• Processo: 16/05240-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2016
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
• Pesquisador responsável: Tatiana Sussel Gonçalves Mendes
• Beneficiário: Andressa Nalú Hernandes
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Máquinas de vetores de suporte Planejamento territorial urbano Análise de imagens Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: áreas de superfícies impermeáveis | Dados de varredura a laser | Imagens de alta resolução | support vector machine | Classificação de imagens

Resumo

Pesquisas relacionadas ao mapeamento de superfícies impermeáveis a partir de dados de Sensoriamento Remoto tem atraído interesse desde 1970. No contexto urbano, o estudo de superfícies impermeáveis é altamente relevante, podendo contribuir para o planejamento urbano e ambiental e para o gerenciamento de recursos. A disponibilidade de imagens de alta resolução tem motivado e aumentado o interesse em pesquisas que tem como área de estudo o ambiente urbano, mas o alto detalhamento fornecido por essas imagens apresentam desafios para as técnicas de processamento de imagens no intuito da classificação de cenas urbanas, tais como: confusão espectral entre diferentes tipos de cobertura do solo; alta variabilidade dos pixels dentro de uma mesma classe de cobertura de solo; e sombras causadas por objetos elevados. Uma forma de contornar tais desafios é incorporar informações adicionais no processo de classificação, como por exemplo, informações de dados de Varredura a LASER Aerotransportado (VLA). Neste sentido, esta pesquisa propõe a aplicação de Support Vector Machine (SVM) para a classificação de superfícies impermeáveis em ambientes urbanos a partir da integração de dados de VLA e imagens aéreas de alta resolução.