Identificação de vegetação urbana com folha caduca e perene em imagens multiespectrais

Abstract

In this article the preliminary results of the work developed to perform the classification of urban vegetation into deciduous and evergreen vegetation, using only a winter image, is presented. An image of the Quickbird sensor with four multispectral bands and a spatial resolution of 0.6 meters was used. The methodology used consists in combining the results obtained with two different approaches using soft classifiers, namely a classifier based on Dempster- Shafer theory, the spectral mixture analysis classifier and a decision tree model. The assessment of the results accuracy was made by visual analysis. The final result shows that, even though some difficulties were found due to the present of shadows in the image, the presented methodology enabled the correct identification of most vegetation regions as well as its separation into evergreen and deciduous.

Neste artigo apresentam-se resultados preliminares do trabalho desenvolvido com o objetivo de fazer a classificação da vegetação urbana, separando-a em vegetação de folha caduca e perene, utilizando apenas uma imagem multiespectral de inverno. Foi utilizada uma imagem do sensor Quickbird composta por quatro bandas espectrais, com uma resolução espacial de 0,6 metros. A abordagem usada consiste na combinação dos resultados obtidos com duas metodologias diferentes utilizando classificadores não rígidos, nomeadamente um classificador baseado na teoria de Dempster - Shafer e outro classificador baseado na análise da mistura espectral em cada pixel (Spectral Mixture Analysis) e uma árvore de decisão. A avaliação dos resultados obtidos foi feita através de análise visual. Os resultados mostram que foi possível identificar a maioria das zonas com os dois tipos de vegetação, havendo no entanto algumas dificuldades, principalmente nas zonas de sombra.