| Revista: | Revista geografica academica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000333021 |
| ISSN: | 1678-7226 |
| Autors: | Novack, Tessio1 Hayakawa, Ericson Hideki1 Bertani, Thiago de Castilho1 Zani, Hiran1 |
| Institucions: | 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Programa de Pos-Graduacao em Sensoriamento Remoto, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil |
| Any: | 2010 |
| Volum: | 4 |
| Número: | 1 |
| Paginació: | 32-45 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | This paper aims to apply a new approach to map and differentiate lakes among saline and non-saline using solely remote sensing data and object-based image analysis, which have still been undertaken towards this end. In all experiments the visible and nearinfrared bands of the ASTER sensor were used as well as the free of cost InterIMAGE object-based image analysis (OBIA) system. The proposed image classification model is structured as a semantic net whose classes are described by spectral, geometrical and contextual features. The class descriptions emulate the reasoning of human photointerpreters familiar with the area under study. A qualitative analysis of the obtained classification verified that there is high visual correlation between the ASTER imagery and the automatically made classification. Most of the lakes in the area under study were precisely delineated using an image segmentation algorithm, as well as the sandy ridges adjacent to the lakes. Despite the occurrence of omission and commission erros, it was possible to differentiate saline lakes of non-saline lakes using a class context criterion. Part of the observed misclassification errors can be related to non-typical lakes. As for the quantitative analysis, a Kappa Index of 0.64 was obtained as well as a Global Accuracy of 73%. This study is still in experiment phase but already gives evidences of the potential of remote sensing techniques, and more specifically OBIA, for automatically detecting lakes and differentiating them between saline and non-saline in the Pantanal of Nhecolandia region |
| Resumen en portugués | Este trabalho tem como objetivo a aplicação da técnica de Análise de Imagens Orientada a Objeto (AIOO) utilizando o sistema livre InterIMAGE e imagens do sensor ASTER para a detecção de lagoas no Pantanal da Nhecolândia e sua classificação, diferenciando lagoas salinas e não-salinas. Um modelo de classificação das imagens foi elaborado na forma de uma rede semântica cujas classes foram descritas a partir de atributos espectrais, geométricos e contextuais. A análise dos resultados indica alta correlação entre o verificado visualmente nas imagens e o resultado da classificação. De forma geral, as lagoas presentes na área de estudo foram bem delineadas pelo algoritmo de segmentação utilizado, assim como grande parte dos cordões arenosos adjacentes a estas lagoas. Os valores do Índice Kappa e da Exatidão Global obtidos pela classificação gerada foram respectivamente de 0,64 e 0,73. Os erros de omissão e comissão entre as classes foram atribuídos principalmente a forma e condições sazonais das lagoas. Apesar do caráter experimental deste trabalho, foi apresentado o enorme potencial do sensoriamento remoto e, mais especificamente, da AIOO para a identificação e diferenciação automática de lagoas presentes no Pantanal da Nhecolândia |
| Disciplines | Geografía |
| Paraules clau: | Cartografía, Geografía física, Percepción remota, Análisis de imágenes, Pantanal da Nhecolandia, Indice de Kappa, Lagos, Brasil |
| Keyword: | Geography, Cartography, Physical geography, Remote sensing, Image analysis, Pantanal da Nhecolandia, Kappa index, Lagoons, Brazil |
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