| Summary: | Existem diversos trabalhos que comparam o método de classificação baseada em pixels com o método de classificação orientada ao objeto que consideram melhores resultados neste último, quando associado aos métodos pixel-a-pixel, sendo esta uma importante ferramenta para a classificação e estudos eficientes do uso do solo (Antunes, 2003). Os objetos nas imagens são representações reais do terreno e citando Antunes, “Desta maneira, o contexto espacial é descrito em termos de relações topológicas entre os objetos”, ou seja, relações entre as diferentes propriedades de estudo relativamente à sua disposição assim como dos diferentes elementos de um conjunto. Assim considera-se que os objetos homogéneos são representados não apenas pela sua assinatura espectral, mas também pela sua textura, e que a segmentação da imagem em diferentes escalas pode levar à criação de uma rede hierárquica relacionando objetos maior a objetos menores. A Deteção Remota desempenha um papel importante no estudo da biosfera, permitindo realizar medições em diferentes escalas e explorar os dados existentes de modo a melhorar e completar a informação, permitindo uma análise da extensão e localização das áreas urbanas e da distribuição espacial dos diferentes tipos de uso e cobertura do solo. Nesta dissertação foi utilizada a classificação orientada ao objeto que, ao invés da classificação dos pixels de forma individual quanto às suas características espectrais, interpreta a informação dos objetos originados pelo processo de segmentação da imagem, dividindo esta em segmentos homogéneos, que pode ter como base a sua resposta espectral média, a variância, as dimensões, a forma, e a textura, permitindo a aquisição de informação mais precisa e detalhada (Kux, 2009). O motivo da escolha deste tipo de classificador deve-se ao fato de os objetos de estudo não resultarem de uma resposta espectral clara, sendo representados mais facilmente pela sua forma ao invés do valor do pixel que se confunde com outras classes. Com esta dissertação pretende-se contribuir para o estudo de identificação de pneus ao ar livre através de métodos automáticos, tendo como base a classificação de imagem orientada ao objeto, utilizando fotografias aéreas de alta resolução, com o intuito de ajudar a preservar o meio ambiente e a saúde pública.
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