Mapeamento da ocupação urbana no entorno do reservatório Engenheiro Francisco Sabóia - PE, por meio de classificadores com abordagem em geobia utilizando imagens PE3D

Abstract

O mapeamento do uso e ocupação do solo no entorno de reservatórios tem sido um desafio importante para as ciências geodésicas e cartográficas que utilizam de técnicas de sensoriamento remoto e fotogrametria para alcançar aferições de padrões de precisão e acurácia nesse tipo de mapeamento. Como objetivo, este trabalho de conclusão de curso, propôs investigar o comportamento dos classificadores: Máxima Verossimilhança (MXVER), Randon Forest (RF) e k-nearest neighbor (KNN), com abordagens em GEOBIA na produção de mapas temáticos do uso do solo, destacando a ocupação urbana, no entorno do Reservatório Engenheiro Francisco Sabóia, conhecido como Poço da Cruz, estado de Pernambuco. Para o desenvolvimento do experimento foi utilizado uma ortofoto oriunda do Projeto Pernambuco Tridimensional (PE3D) do ano 2014, na escala 1:5000, resolução espacial de 50 centímetros. A metodologia utilizou uma pré-classificação das classes as serem mapeadas por meio de fotointerpretação, mapa de referência. Foram testados os três algoritmos de classificação MXVER, RF e KNN e analisados os coeficientes de concordância: Kappa, acurácia global, acurácia do produtor e do usuário com base nas matrizes de confusão e, dos indicadores estatísticos: correlação de Pearson, coeficiente de determinação (R²) e a Raiz do Erro Quadrático Médio. Como resultados, os classificadores: MXVER, KNN e RF apresentaram acurácia global superior a 90% e o índice Kappa superior a 60%, indicando que a acurácia temática do mapeamento de uso e ocupação de solo de áreas urbanas com ortofotos de alta resolução por GEOBIA, em áreas de reservatórios, é apropriada.