Emprego de segmentação multiresolucional no mapeamento digital de formas de relevo

Abstract

As técnicas geomorfométricas, baseadas na análise orientada a objeto e que empregam o algoritmo de segmentação multiresolucional, apresentam potencialidade de aplicação no mapeamento digital do relevo. O artigo teve como objetivo demonstrar a classificação semiautomatizada de padrões de formas de relevo com o emprego de segmentação multiresolucional. Foram calculados de um MDT os parâmetros: declividade, relevo sombreado, índice de posição topográfico, amplitude altimétrica, média da declividade e média do índice de densidade de rupturas de declive, seguido da execução de seis etapas de segmentação e classificação: a primeira classificou as planícies fluviais; as duas próximas classificaram as áreas por nível de dissecação (baixa, média e alta) e as demais classificaram os padrões pertencentes a cada níveis. Os resultados obtidos foram doze padrões de formas de relevo: 1) planícies fluviais, 2) colinas, 3) colinas onduladas, 4) morrotes do tipo I, 5) morrotes do tipo II, 6) morros do tipo I, 7) morros do tipo II, 8) morros declivosos do tipo I, 9) morros declivosos do tipo II, 10) morros declivosos do tipo III, 11) morros elevados do tipo I e 12) morros elevados do tipo II, que apresentaram acerto de 77%, verificados a partir de 155 observações realizadas em campo.

Delineation of terrain features in Demini’s Watershed – Setentrional Amazonia using regional geomorphometry

“…𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (6) , where TP corresponds to True Positive values, TN equals to True Negative, FP means False Positive and FN is the False Negative values. R is calculated by (Equation 7) 𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (7) , and corresponds to how much of a class has been identified correctly by the classifier. Precision can be calculated as (Equation 8)…”