MAPEAMENTO GEOMORFOLÓGICO DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO JOÃO (RJ) POR ANÁLISE DE IMAGENS ORIENTADA A OBJETO E MINERAÇÃO DE DADOS
<p>O presente estudo tem como objetivo principal a realização de mapeamento geomorfológico da Bacia Hidrográfica do Rio São João (RJ), na escala 1:100.000, por meio de análise de imagem orientada a objeto (OBIA) e empregando técnicas de mineração de dados para a definição dos limiares de class...
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União da Geomorfologia Brasileira
2016-03-01
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doaj-27a1eed224754f6dab5c4650288c92152021-09-28T18:05:45ZengUnião da Geomorfologia BrasileiraRevista Brasileira de Geomorfologia1519-15402236-56642016-03-0117110.20502/rbg.v17i1.731358MAPEAMENTO GEOMORFOLÓGICO DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO JOÃO (RJ) POR ANÁLISE DE IMAGENS ORIENTADA A OBJETO E MINERAÇÃO DE DADOSRaphael e Silva Girão0Claudio Limeira Mello1Pedro José Farias Fernandes2Programa de Pós-graduação em Geologia - Instituto de Geociências - Universidade Federal do Rio de JaneiroPrograma de Pós-graduação em Geologia - Instituto de Geociências - Universidade Federal do Rio de JaneiroLaboratório de Geografia Física - Departamento de Geografia - Universidade Federal Fluminense<p>O presente estudo tem como objetivo principal a realização de mapeamento geomorfológico da Bacia Hidrográfica do Rio São João (RJ), na escala 1:100.000, por meio de análise de imagem orientada a objeto (OBIA) e empregando técnicas de mineração de dados para a definição dos limiares de classificação do relevo, com base em modelo digital de elevação e suas variáveis geomorfométricas, além de dados referentes ao substrato geológico. A utilização da análise de imagem orientada a objeto e da mineração de dados no mapeamento geomorfológico permitiu a classificação do relevo em diversas classes e em diferentes níveis taxonômicos, de forma ágil e simplificada, ficando evidente que dois fatores influenciaram fortemente os resultados: (i) a segmentação multirresolução associada à possibilidade de se manipular a contribuição de cada variável, pois permitiu a elaboração de estratégias de segmentação mais adequadas aos dados utilizados e às classes geomorfológicas mapeadas; e (ii) a seleção do conjunto amostral, pois tal tarefa possui uma relação direta na capacidade do minerador de dados definir parâmetros mais eficazes para a classificação do relevo. Vale ressaltar que a classificação geomorfológica por meio da análise de imagem orientada a objeto se destaca dos métodos convencionais devido a sua capacidade de classificação em diferentes níveis e sua rede hierárquica semântica, onde cada classe pode ser dividida em subclasses, adequando-se bem ao mapeamento geomorfológico taxonômico proposto. Por fim, destaca-se que, apesar do grande avanço no mapeamento por meio da OBIA e da mineração de dados, o conhecimento do intérprete sobre o conteúdo a ser mapeado continua a ser imprescindível para os procedimentos de classificação adotados.</p>http://www.lsie.unb.br/rbg/index.php/rbg/article/view/731mapeamento geomorfológicosensoriamento remotoanálise de imagem orientada a objeto |
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Raphael e Silva Girão Claudio Limeira Mello Pedro José Farias Fernandes MAPEAMENTO GEOMORFOLÓGICO DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO JOÃO (RJ) POR ANÁLISE DE IMAGENS ORIENTADA A OBJETO E MINERAÇÃO DE DADOS Revista Brasileira de Geomorfologia mapeamento geomorfológico sensoriamento remoto análise de imagem orientada a objeto |
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<p>O presente estudo tem como objetivo principal a realização de mapeamento geomorfológico da Bacia Hidrográfica do Rio São João (RJ), na escala 1:100.000, por meio de análise de imagem orientada a objeto (OBIA) e empregando técnicas de mineração de dados para a definição dos limiares de classificação do relevo, com base em modelo digital de elevação e suas variáveis geomorfométricas, além de dados referentes ao substrato geológico. A utilização da análise de imagem orientada a objeto e da mineração de dados no mapeamento geomorfológico permitiu a classificação do relevo em diversas classes e em diferentes níveis taxonômicos, de forma ágil e simplificada, ficando evidente que dois fatores influenciaram fortemente os resultados: (i) a segmentação multirresolução associada à possibilidade de se manipular a contribuição de cada variável, pois permitiu a elaboração de estratégias de segmentação mais adequadas aos dados utilizados e às classes geomorfológicas mapeadas; e (ii) a seleção do conjunto amostral, pois tal tarefa possui uma relação direta na capacidade do minerador de dados definir parâmetros mais eficazes para a classificação do relevo. Vale ressaltar que a classificação geomorfológica por meio da análise de imagem orientada a objeto se destaca dos métodos convencionais devido a sua capacidade de classificação em diferentes níveis e sua rede hierárquica semântica, onde cada classe pode ser dividida em subclasses, adequando-se bem ao mapeamento geomorfológico taxonômico proposto. Por fim, destaca-se que, apesar do grande avanço no mapeamento por meio da OBIA e da mineração de dados, o conhecimento do intérprete sobre o conteúdo a ser mapeado continua a ser imprescindível para os procedimentos de classificação adotados.</p> |
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