Efeito da ambiguidade temática no cálculo de métricas de paisagem

Abstract

This study aims to assess the influence of the classification ambiguity generated by object- -based image analysis software (eCognition) on the landscape metrics calculation. Spatial or landscape metrics are quantitative indicators obtained from thematic maps that allow to characterize the relationship between spatial patterns and ecological processes. The production of thematic maps is a process that incorporates and generates uncertainty. Therefore, it is important to study the effect of this uncertainty propagation to the derivative products of these maps like the spatial metrics. In this work, the study will focus on the ambiguity of satellite images classification. Other sources of thematic uncertainty will be ignored. The thematic ambiguity will be modeled through a process of stochastic simulation, where several outputs of the classification will be generated for the same image. The case study to be presented here is developed under the URBIS Amazonia project framework, which aims to study the processes of urbanization in the Brazilian Amazon. It is expected to understand from this study how much can be the impact of the thematic ambiguity produced by Trimble eCognition Developer™ system during the classification process on the spatial metrics values derived from a Rapid Eye satellite image classification.

Este estudo pretende avaliar a influência da ambiguidade da classificação por objetos do sistema eCognition sobre o cálculo de métricas de paisagem. As métricas espaciais ou de paisagem são indicadores quantitativos obtidos a partir de cartas temáticas e permitem caracterizar a relação entre padrões espaciais e processos ecológicos. A execução de cartas temáticas é um processo que incorpora e gera incerteza. Consequentemente, é natural que seja dada importância à propagação dessa incerteza temática aos produtos derivados dessas cartas, como é o caso das métricas espaciais. Neste trabalho, o estudo estará focado na ambiguidade da classificação de imagens de satélite, sendo ignoradas outras fontes de incerteza temática. A ambiguidade temática será modelada através de um processo de simulação estocástica, onde serão geradas várias realizações da classificação de uma mesma imagem. O caso prático que será apresentado insere-se no contexto do projeto URBIS Amazônia, que tem como objetivo o estudo dos processos de urbanização da Amazónia brasileira. Espera-se perceber com este estudo qual pode ser o impacto da ambiguidade temática produzida pelo sistema Trimble eCognition Developer™, durante a classificação de uma imagem dos satélites Rapid Eye, sobre os valores das métricas espaciais obtidas com base nessa classificação.