Desenvolvimento do classificador Pixel Explorer (PEX), para a discretização de alvos em imagens multiespectrais

Abstract

Com o desenvolvimento tecnológico na área dos sistemas sensores remotos, a comunidade científica mundial passou a ter a sua disposição uma variedade de produtos que oferecem maiores resoluções espaciais. Tanto os sensores aeroembarcados, quanto os sensores orbitais, permitem imagens com resoluções submétricas e, com os avanços na área da nanotecnologia, pode ser que um dia cheguemos a resoluções milimétricas. Porém muitas das ferramentas de tratamento de imagens não acompanharam essa evolução na mesma velocidade que as plataformas e os sensores atingiram. Com isso, surgiram algumas lacunas referentes à necessidade de rotinas adequadas às demandas de pós-processamento dessas imagens com resoluções submétricas, como, por exemplo, algoritmos desenvolvidos para a classificação dos produtos com altíssima resolução espacial. Este trabalho, com o intuito de ajudar a preencher essas lacunas, foi concebido tendo como base o desenvolvimento de um algoritmo voltado à classificação supervisionada de feições específicas de alvos na superfície da Terra, em imagens com resolução espacial submétrica, mas podendo ser utilizado também em imagens com resoluções espaciais menores. O classificador desenvolvido, que é o foco principal desta tese, foi testado e apresentou resultados promissores na função de discretizar feições com os mesmos padrões de reflexão solar na superfície terrestre, mesmo se essas feições possuírem grande grau de similaridade entre elas, pois durante, os testes com o algoritmo, pôde-se separar alvos diferentes, como asfalto e grama, mas também se conseguiu que lajes de concreto fossem diferenciadas da massa utilizada no revestimento da platibanda ao seu redor, ou a separação, em uma área de cultivo, entre plantas de uma mesma espécie com variações genéticas entre elas, como no caso da soja comum e da soja transgênica. Porém, como todo algoritmo que utiliza uma abordagem supervisionada, os resultados obtidos com o Pixel Explorer (PEX) serão tão bons quanto forem os dados de entrada, isto é, o grau de assertividade gerado pelo classificador será dependerá diretamente do nível de conhecimento e da capacidade de fotointerpretação do usuário que analisa a imagem.