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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.11.2013.tde-12072013-164641
Document
Author
Full name
Caio Hamamura
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2013
Supervisor
Committee
Silva Filho, Demóstenes Ferreira da (President)
Couto, Hilton Thadeu Zarate do
Luchiari, Ailton
Title in Portuguese
Mapeamento de quintais privados por meio de sensoriamento remoto
Keywords in Portuguese
Classificação orientada a objetos
Filtro kuwahara
Quintais
Sensoriamento remoto
Abstract in Portuguese
O mapeamento da vegetação urbana tem se restringido às áreas públicas ou a área total, não deixando de forma evidente a contribuição dos quintais privados para a vegetação urbana. Alguns trabalhos indicam que essas áreas teriam potencial para mitigar os impactos causados pela urbanização. Neste trabalho testaram-se diversos métodos para tentar mapear as áreas de quintais permeáveis com o intuito de desenvolver um método que possa auxiliar o planejamento urbano e na investigação da contribuição dessas áreas para a vegetação urbana. O trabalho conseguiu resultados com acurácia bastante elevada (Kappa = 0,9553) e apresentou técnicas inovadoras de filtragem e classificação, destacando-se o aplicativo desenvolvido para realizar a filtragem Kuwahara que demonstrou melhorar bastante os resultados de classificações por abordagem de pixels. As classificações de abordagem por pixel levaram a resultados estatisticamente até melhores que a classificação orientada a objetos, no entanto, a apresentação visual dos resultados da classificação orientada a objetos é superior pela redução do ruído.
Title in English
Mapping private gardens with remote sensing
Keywords in English
Backyards
Kuwahara's filter
Object oriented classification
Remote sensing
Abstract in English
Urban vegetation mapping has been restricted to the public areas or the total area, not showing the contribution of the private yards to the urban greening. Some studies indicate that these areas have potential to mitigate the impacts caused by the urbanization. In this work, many methods for mapping pervious gardens were tested aiming the development of a method that could aid urban planning and investigating the contribution of these areas to the urban greening. This work achieved highly accurate results (kappa = 0.9553) and presented novel techniques for filtering and classification. We highlight the development of a simple application to perform the Kuwahara filter, which improved the results of the classification by pixel approach. The classification algorithms by pixel approach resulted in statistically more accurate products, although visually the results presented by object-oriented approach is closer to landscape features.
 
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Publishing Date
2013-07-23
 
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