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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCANDEIAS, Ana Lúcia Bezerra-
dc.contributor.authorGOMES, Sabrina de Oliveira-
dc.date.accessioned2022-08-11T19:51:31Z-
dc.date.available2022-08-11T19:51:31Z-
dc.date.issued2020-11-13-
dc.date.submitted2022-08-11-
dc.identifier.citationGOMES, Sabrina de Oliveira. Aplicação de GEOBIA para classificação de área urbana utilizando imagens ópticas do projeto PE3D. 2020. 65 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Cartográfica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45645-
dc.description.abstractO espaço urbano é complexo e, possui grande variabilidade dos alvos e muitas vezes são objetos pequenos, como telhados residenciais. Os métodos de extração de informação, automatizado ou manual, apresentam limitações e dificuldades, como complexidade dos alvos, subjetividade da interpretação do analista e o tempo demandado para isso. Apesar das imagens de alta resolução possibilitarem uma melhor visibilidade dos alvos urbanos, existe uma dificuldade em discriminar automaticamente os alvos, devido à complexidade do ambiente urbano e os alvos com respostas espectrais semelhantes. A utilização das camadas auxiliares e pré-processamentos na imagem podem auxiliar processo da classificação. Esse trabalho apresenta uma semiautomatização da extração de feições para auxiliar na vetorização de quadras, logradouros e lotes. Utilizou-se como área teste, um loteamento em Caruaru, Pernambuco. Os resultados podem auxiliar no bloco de Produto Processado e salvo na base da COMPESA (Companhia Pernambucana de Saneamento). O desenvolvimento do trabalho possui as etapas de aquisição da imagem do PE3D, testes para o reconhecimento dos alvos e definição das classes. Foram analisadas a transformação IHS para destaque dos alvos e os índices de vegetação VARI e GRVI. Estes índices foram usados por usarem a faixa do visível. Os índices quando aplicados as imagens de alta resolução permitem visualizar melhor a vegetação e geram destaque para os telhados além de outros alvos. Foram utilizadas quatros classes: Estradas, Solo Exposto, Telhados e Vegetação, afim de contribuir para a geração de mapeamento temático, como também contribuir para a automatização da extração de feições utilizadas para o mapeamento da COMPESA. Palavras-chave: Processamento de imagem. Sensoriamento remoto. Imagem de alta resolução. Classificação. Índices físicospt_BR
dc.format.extent65p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia cartográficapt_BR
dc.subjectProcessamento de imagempt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectImagem de alta resoluçãopt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectÍndices físicospt_BR
dc.titleAplicação de GEOBIA para classificação de área urbana utilizando imagens ópticas do projeto PE3Dpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSOARES, Anderson Reis-
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4950530398212920pt_BR
dc.description.abstractxThe urban space is complex and has great target variability and are often small objects, such as residential roofs. The methods of extracting information, automated or manual, have limitations and difficulties, such as complexity of the targets, subjectivity of the analyst's interpretation and the time required for this. Although high resolution images allow better visibility of urban targets, there is a difficulty in automatically discriminating targets, due to the complexity of the urban environment and targets with similar spectral responses. The use of auxiliary layers and pre-processing in the image can help the classification process. This work presents a semiautomatization of the extraction of features to assist in the vectorization of blocks, public places and lots. A subdivision in Caruaru, Pernambuco, was used as the test area. The results can assist in the Processed Product block and saved at the base of COMPESA (Companhia Pernambucana de Saneamento). The development of the work has the stages of acquisition of the image of the PE3D, tests for the recognition of the targets and definition of the classes. The IHS transformation to highlight the targets and the VARI and GRVI vegetation indices were analyzed. These indexes were used because they use the visible range. The indices when applied to high resolution images allow a better view of the vegetation and generate a highlight for the roofs in addition to other targets. Four classes were used: Roads, Exposed Soil, Roofs and Vegetation, in order to contribute to the generation of thematic mapping, as well as to contribute to the automation of the extraction of features used for the mapping of COMPESA.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Outros::Engenharia Cartográficapt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DECart) - Departamento de Engenharia Cartográfica pt_BR
dc.degree.graduation::CTG-Curso de Engenharia Cartográficapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/5186139934330175pt_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Engenharia Cartográfica e Agrimensura

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