ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE ALGORITMOS CLASSIFICADORES PARA IMAGENS AÉREAS OBTIDAS POR VANT EM UM FRAGMENTO FLORESTAL

  • Fabio Santos
  • Matheus Teixeira Martins
  • Leonardo Vinícius Scain Zimmer
  • Aline Alves
  • Karoline Saturnino da Silva
  • Gabriel Paes Marangon
Rótulo Drone, Floresta, 4, 0, Sensoriamento, Remoto

Resumo

Embora os diferentes tipos de vegetação no Brasil sejam bem definidos teoricamente, com base nos critérios fisionômicos, florísticos e ecológicos, mapear e classificar a cobertura vegetal de uma área de ocupação de espécies de floresta nativa como exótica, ou até mesmo transição entre biomas, não é uma tarefa fácil. Com isso a utilização do VANT (Veículo Aéreo não Tripulado) aliado a técnicas de sensoriamento remoto, tem auxiliado na melhoria dos produtos gerados para as áreas das Ciências Agrárias, como por exemplo: detecção de plantas, diferenciação entre espécies vegetais, uso e ocupação da terra entre outros. Com o uso destas tecnologias busca-se obter resultados consistentes e com baixo custo. Sedo assim o presente estudo teve como objetivo realizar uma análise comparativa entre classificadores de diferentes softwares em ortomosaico obtido a partir de imagens VANT em um plantio abandonado de eucalipto com presença de espécies nativas regenerantes na Unipampa campus São Gabriel. No intuito de gerar os mapas de uso e ocupação do solo com a distinção entre as vegetações nativa e exótica, o levantamento foi realizado na trilha ecológica dentro da Unipampa campus São Gabriel, com imagens obtidas de um VANT marca DJI, modelo Mavic 2 Zoom, embarcado com sensor CMOS de 1/2,3 pol. e 12 MP. O planejamento de voo foi realizado em smartphone com o aplicativo DroneDeploy, a altura de voo foi delimitada em 60 metros, apresentando 139 imagens com GSD (Resolução Espacial) de 2,12 cm/ pixel. O pré-processamento das imagens foi realizado no software Agisoft Metashape, sendo gerado o ortomosaico. Foram realizadas classificações supervisionadas pixel a pixel nos softwares Spring e QGis, sendo definidas cinco classes: Gramíneas; Vegetação Nativa; Vegetação Exótica; Solo Exposto e Diversos. No software Spring a classificação foi realizada pelo método de Máxima Verossimilhança (MaxVer). No software QGis foi utilizado o plugin Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) e o método de classificação por distância mínima. Ao final das classificações foram obtidos os tamanhos de áreas das classes e gerados os mapas de uso e ocupação do solo. As áreas obtidas pelos classificadores MaxVer e distância mínima foram respetivamente as seguintes: Gramíneas: 0,34 e 0,46 ha; Vegetação Nativa: 0,41 e 0,64 ha; Vegetação Exótica: 1,50 e 0,61 ha; Solo Exposto: 0,45 e 0,41 ha; Diversos: 0,50 e 0,62 ha. O classificador MaxVer apresentou resultados mais condizentes com a realidade, porém necessitou de mais amostras e mais tempo de processamento. O classificador de distância mínima necessitou de menor quantidade de amostras e menos tempo de processamento, porém o tamanho de área ocupada pelas classes não foi tão acurado, possivelmente pela imagem apresentar sombra. Conclui-se que os dois softwares possibilitaram a obtenção de resultados consistentes sobre o uso e ocupação do solo, proporcionando a distinção entre as vegetações, com destaque para o classificador MaxVer.

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Publicado
2020-11-20
Como Citar
SANTOS, F.; TEIXEIRA MARTINS, M.; VINÍCIUS SCAIN ZIMMER, L.; ALVES, A.; SATURNINO DA SILVA, K.; PAES MARANGON, G. ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE ALGORITMOS CLASSIFICADORES PARA IMAGENS AÉREAS OBTIDAS POR VANT EM UM FRAGMENTO FLORESTAL. Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, v. 12, n. 2, 20 nov. 2020.