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. |