Sistemas de Informao Geogrfica Aplicados

Exerccio 5

No exerccio 4 foram realadas as reas que correspondem a pedreiras de explorao de

argilas existentes na mancha do Pliocnico, na regio de Pombal. A identificao das reas

de explorao foi efetuada atravs da aplicao de um ndice que relaciona as bandas TM1,

3, 4, 5 e 7 do sensor Lansat, tendo o respectivo permetro das pedreiras sido aperfeioado a

partir do aumento de resoluo da imagem de 30 m para 15 m.

Este exerccio tem como objectivo delimitar, de forma automtica, o contorno das pedreiras

e representar a respectiva sua evoluo temporal entre 2000 e 2004, atravs da utilizao

de tcnicas de anlise de imagem, de forma a criar um mapa de evoluo do permetro das

pedreiras (change detection).

1. Abra as imagens pansharp criadas no exerccio anterior, para as datas de 2000 e

2004.

2. Corte os temas pansharp e renomeie-os para pan_2000 e pan_2004. Use o Extent:

Top: 4438683; Left: 532362; Right: 542670; Bottom: 4424822.

3. Proceda classificao no no assistida do tipo Iso Cluster do tema pan_2000 (ex: 5,

10, 20). Use diferentes nmeros de classes. Verifique as alteraes que a utilizao

de diferentes classes produz.

4. Proceda classificao assistida usando o classificador Mxima Verosimilhana.

a. Defina as reas de treino usando as classes: Solo nu, Agricultura, Urbano,

Estradas e Pedreiras (como ilustrado na Figura 1). Na definio do contorno

das classes use como auxiliar o BingMaps, disponvel no ArcGis Online.

b. Na janela Training Set Manager investigue os diversos botes disponveis.

Use o boto os botes Histograms , Show Scatterplot , Statistics

para avaliar a qualidade das reas de treino. Indique as mdias, mnimos e

mximos para cada classe nas diferentes bandas e projecte os resultados no

Excel.

c. Quando considerar que as reas de treino criadas esto bem definidas, grave

o ficheiro com a definio das reas de treino com o nome treino_2000.

d. O classificador de mxima verosimilhana necessita de um ficheiro de

assinaturas, denominado de Signature File, que contm a informao que

serve de assinatura a cada classe definida. Use boto e nomeie-o de

assinatura_2000.

e. Proceda classificao da imagem pan_2000 pelo mtodo da Mxima

Verosimilhana usando o ficheiro de assinatura e mantendo as restantes

definies por omisso.

f.

Figura 1. Exemplo de reas de treino definidas para a classificao assistida.

5. Repita o mesmo processo para a imagem pan_2004. Verifique se existe a

necessidade de definir um novo conjunto de treino.

6. Avalie o sucesso da classificao a partir da matriz de confuso e do ndice K. Use

uma das imagens classificadas.

a. Calcular o nmero de pixis da imagem peritada (reas de treino) para cada

classe.

b. Calcular o nmero de pixis da imagem classificada em cada rea e cada

classe de treino. Use a funo Zonal Histogram.

c. Num ficheiro de Excel proceda ao clculo da matriz de confuso segundo a

tabela 1.

d. Calcular o ndice K, que avalia a concordncia entre as distribuies das

variveis aleatrias que representam as duas medies de atributos e dado

pela seguinte expresso:

)(

)(

1

2

1 1

r

i

ii

r

i

r

i

iiii

xxN

xxxN

K

onde o nmero de linhas/colunas da matriz de confuso e , o nmero de

observaes na linha e coluna (diagonal principal). As notaes e

indicam, respectivamente, a soma da linha e a soma da coluna da matriz de

confuso, com elementos.

Classes no terreno (i)

Cla

sses

C

lass

ific

adas

(i)

Classes Solo nu Agricultura Urbano Estradas Pedreiras

Solo nu

Agricultura

Urbano

Estradas

Pedreiras

Tabela 1. Matriz de confuso

7. Proceda ps-classificao das imagens de forma a realar apenas as pedreiras. Use

um filtro do tipo Smooth Arithmetic Mean.

8. Extraia apenas a classe pedreiras em ambas as datas e calcule a rea de cada

pedreira para os anos de 2000 e 2004. Construa um mapa de evoluo das pedreiras

de Rendinha.

riix

i iix ix

i i

N