Classificação do Uso da Terra e Cobertura Vegetal Utilizando Técnicas de Mineração de Dados

Autores

DOI:

https://doi.org/10.11606/rdg.v33i0.122888

Palavras-chave:

sensoriamento remoto, GeoDMA, segmentação, árvore de decisão.

Resumo

O objetivo deste estudo é apresentar o mapeamento do uso da Terra e cobertura vegetal utilizando técnicas de mineração de dados. A área teste selecionada corresponde à bacia do Rio São Tomé, localizada na região de Alfenas, sul do estado de Minas Gerais. Para a realização deste estudo, foram utilizadas imagens multiespectrais geradas pelo sensor Linear Imaging Self-Scanner (LISS III) a bordo do satélite Indian Resource Satellite (IRS). A classificação das imagens foi feita utilizando o aplicativo Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA) que possui algoritmos para segmentação de imagens, extração de atributos, seleção de feições e classificação. A análise dos resultados foi feita de maneira visual e quantitativa por meio de uma matriz de confusão. Para a geração desta matriz, 3000 pontos de referência foram coletados de maneira totalmente aleatória. Os resultados desta pesquisa mostraram o grande potencial da técnica de mineração de dados na classificação do uso da Terra e cobertura vegetal. As principais vantagens observadas de sua utilização foram: (1) permitiu incorporar no processo de classificação um grande número de variáveis tanto espectrais, espaciais quanto atributos do relevo; (2) simplificou a interpretação das regras de classificação por meio dos resultados das árvores de decisão; (3) gerou uma classificação consistente.

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Biografia do Autor

  • Rodrigo Cesário Justino, Universidade Federal de Alfenas
    Graduação em Geografia com ênfase em Análise Ambiental e Geoprocessamento (2011) pela Universidade Federal de Alfenas/MG - UNIFAL-MG, com experiência na área ambiental, com projetos de pesquisa desenvolvidos com ênfase em Sensoriamento Remoto, Geoprocessamento e Meio Ambiente. Mestrado em Ecologia e Tecnologia Ambiental (2014) pela Universidade Federal de Alfenas/MG - UNIFAL-MG, com projeto realizado na área de Sensoriamento Remoto aplicado ao uso da terra e da cobertura vegetal.
  • Marcos Roberto Martines, Universidade Federal de São Carlos

    Possui graduação em Geografia pela Universidade de São Paulo (1998) e mestrado em Geografia (Geografia Humana) pela Universidade de São Paulo (2005) e Doutorado em Geografia (Geografia Física) pela Universidade de São Paulo (2011). Tem experiência na área de Geografia Física, Cartografia e Geociências, com ênfase em Geoprocessamento, atuando principalmente nos seguintes temas: Geografia Física, Cartografia Temática e Sistemática, Geoprocessamento, Diagnóstico e Análise Ambiental, Modelagem Cartográfica e Álgebra de Mapas, Banco de Dados Geográfico e Sensoriamento Remoto

     
  • Fernando Shinji Kawakubo, Universidade de São Paulo
    Possui graduação em Geografia (2001), mestrado em Ciências (Geografia Física) (2005) e doutorado em Ciências (Geografia Física) (2010) todos pela Universidade de São Paulo. Atua na área de Geociências nos seguintes temas: (1) fragilidade ambiental; (2) mapeamento e análise do uso da terra/cobertura vegetal utilizando os recursos do sensoriamento remoto; (3) fotointerpretação; (4) classificação de imagens; (5) análise de mistura espectral; (6) integração sensoriamento remoto e SIG. Atualmente é professor do Departamento de Geografia da Universidade de São Paulo. Registro no CREA-SP 5061914497.

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Publicado

2017-08-23

Edição

v. 33 (2017)

Seção

Artigos

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Como Citar

Justino, R. C., Martines, M. R., & Kawakubo, F. S. (2017). Classificação do Uso da Terra e Cobertura Vegetal Utilizando Técnicas de Mineração de Dados. Revista Do Departamento De Geografia, 33, 36-46. https://doi.org/10.11606/rdg.v33i0.122888