Classificação de ocupação do solo com base em dados LiDAR

Abstract

A tecnologia LiDAR é actualmente uma tecnologia em evolução no que respeita à recolha de dados geográficos, devido aos níveis de precisão que atinge. A combinação de vários elementos: laser, GPS e sistema de navegação inercial, permite-lhe a obtenção de informação ao nível da superfície terrestre, a partir da qual é possível gerar vários níveis de informação com elevado valor para o Ordenamento e Gestão Territorial. Neste sentido o objectivo do presente trabalho prende-se com a classificação da ocupação do solo de uma área rural a partir de dados LiDAR, oferecendo uma forma alternativa e válida, aos métodos de classificação assistida. Neste sentido, procedeu-se à transformação destes dados em níveis de informação, nomeadamente no Modelo Digital do Terreno (MDT), para o qual foi aplicado o algoritmo descrito por Kraus e Pfeifer (1998), que combina a filtragem e interpolação, chamado de interpolação linear robusta. Além deste modelo foi também gerado um Modelo Digital de Superfície (MDS) e produção de informação derivada. Numa segunda fase, definiram-se áreas treino e calcularam-se as médias destas áreas para cada nível de informação. Recorreu-se nesta fase ao algoritmo estatístico J48 incluso no software R, que permitiu a geração de uma árvore de decisão, com base nas médias calculadas. Posteriormente utilizaram-se processos de segmentação e classificação orientada a objectos, para produção de cartografia de ocupação do solo. Com este procedimento obtiveram-se resultados bastante satisfatórios, com exactidões de classificação na ordem de 0,9 de Índice kappa, destacando-se a diferenciação de do “Solo nú” e da “Vegetação baixa”.

LiDAR technology is currently an evolving technology with regard to the collection of geographical data, due to the levels of accuracy that reaches. The combination of several elements: laser, GPS and inertial navigation system, allows you to obtain information at the earth's surface, from which you can generate various levels of information with high value for Territorial Management. In this manner the objective of this work relates to the classification of land cover in a rural area from LiDAR data, providing an alternative and valid form, to the methods of assisted classification. In this case, we proceeded to transform these data into information levels, particularly in the Digital Terrain Model (DTM), which was applied to the algorithm described by Kraus and Pfeifer (1998), which combines filtering and interpolation, called robust linear interpolation. Besides this model was also generated a Digital Surface Model (DSM) and production of derived information. And from here, set up training areas and calculated the averages of these areas for each level of information. We used this stage to J48 statistical algorithm included in the software R, which allowed the generation of a decision tree, based on averages calculated. Later it was used segmentation and object oriented classification processes to production mapping land cover. With this procedure were obtained satisfactory results, with classification accuracies in the order of 0.9 kappa index, highlighting the differentiation of “Bare earth" and "Low vegetation ".