"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"

5 a 7 de outubro de 2021

Trabalho 15010

ISSN 2237-9045
Instituição Universidade Federal de Viçosa
Nível Pós-graduação
Modalidade Pesquisa
Área de conhecimento Ciências Exatas e Tecnológicas
Área temática Planejamento urbano e regional
Setor Departamento de Engenharia Civil
Bolsa CAPES
Conclusão de bolsa Não
Apoio financeiro CAPES
Primeiro autor Sabrina do Carmo Alves
Orientador JULIO CESAR DE OLIVEIRA
Outros membros Iara Barbosa Magalhães, MARIA LUCIA CALIJURI, Rafael Carvalho Nogueira da Gama, Sarah Romanhol Falconiere
Título Mineração de dados para classificação de imagens obtidas por VANT para a delimitação de rodovias como ferramenta para gestão de assentamentos rurais no Brasil
Resumo O Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) é uma autarquia federal da Administração Pública brasileira, criada com a missão prioritária de realizar a reforma agrária, manter o cadastro nacional de imóveis rurais e administrar as terras públicas da União. Grande parte dos projetos de assentamentos assistidos pelo INCRA estão localizados em regiões ermas onde a infraestrutura é precária e/ou inexistente. Nesses locais até mesmo o acesso é complexo devido à falta ou má condição das vias de acesso. Politicamente, observamos que as estradas, além de constituírem fatores de segurança nacional, prestam-se também para definir administrações e constituem-se como premissas básicas para o desenvolvimento. Desse modo, é imprescindível que o INCRA obtenha instrumentos que ofereçam suporte e confiram agilidade no mapeamento e monitoramento das vias de acesso e deslocamento dos projetos de assentamento. Esse trabalho utilizou dados aerofotogramétricos, obtidos a partir de veículo aéreo não tripulado – VANT, para a identificação das vias terrestres pavimentadas de um assentamento rural. Foram testadas e comparadas duas metodologias de classificação baseadas em mineração de dados, variando-se a resolução espacial através da reamostragem e por fim avaliou-se o desempenho dos métodos através da Matriz de Confusão e da acurácia dos modelos. Foi estudado o assentamento de Boa Vista, no município de Jacuípe, Alagoas, com uma área de 431 ha. A metodologia consistiu em três etapas: reamostragem da imagem Vant, alterando a resolução original de 0,05 m para 0,1 m, 0,5m e 1,0 m; coleta de amostras de cada imagem reamostrada; partição das amostras para treinamento e validação dos modelos. Os modelos testados foram Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM). Após a validação dos modelos, foram obtidas as imagens classificadas por modelo e por resolução espacial. Para avaliação de desempenho dos métodos empregados, verificou-se a matriz de confusão, juntamente com o índice Kappa e a acurácia dos modelos para os dados de validação. Ambos os modelos se mostraram satisfatórios para delimitação da rodovia, com índice Kappa maior que 85% e a acurácia maior que 99,6% em todos os casos. Vale ressaltar que, apesar dos resultados satisfatórios quanto a acurácia dos modelos e o índice Kappa, visualmente, se percebem diversos locais com confusão entre as classes, além de ruídos nas imagens classificadas. Quanto às resoluções nota-se pouca diferença entre os mapas de classificação de 0,1 m e 0,5 m. Já para a resolução de 1 m, foi possível verificar diversos problemas nas margens da rodovia, principalmente no RF. Essa alternativa mostrou-se promissora para identificação de rodovias, podendo ser aplicada para elaboração de outras classes de interesse do INCRA, bem como para elaboração de mapas de uso e ocupação do solo, podendo ser uma ferramenta de monitoramento essencial no conhecimento das dinâmicas internas de um assentamento.
Palavras-chave assentamento rural, mineração de dados, VANT
Forma de apresentação..... Painel
Link para apresentação Painel
Gerado em 0,60 segundos.