Análise de classificadores orientados a objeto emineração de dados, como suporte ao monitoramento de alterações urbanas em pequenas cidades

Abstract Available Metrics References How to Cite

Abstract (es)

Este estudo testou a viabilidade da utilização de classificadores orientados a objeto e mineração de dados como suporte ao monitoramento de mudanças urbanas em pequenas cidades para a implantação de cadastro multifinalitário. A área de estudo foi a cidade de Goianésia, localizada no estado de Goiás-Brasil, Foram utilizados os anos de 2011 e 2013 para o estudo. Em 2003, teve iniciou a implementação de um SIG (Sistema de Informação Geográfica), concebido para alcançar um cadastro urbano para garantir a modernização administrativa e fiscal da cidade. No entanto, ao longo dos anos, as dificuldades de acompanhar as expansões e mudanças intra-urbana deixaram o sistema desatualizado, por não existir elementos e estrutura para auxiliar na atualização e manutenção. Com a aplicação da análise baseada em objetos (OBIA) e mineração de dados, foi possível identificar, de forma semi-automática, as mudanças em edificações e no uso do solo, aumentando a eficiência nos registros prediais. O estudo utilizou imagens GeoEye 1, os sistema InterIMAGE para segmentação e classificação e WEKA para eliminar a subjetividade na aplicação das regras de decisão. Para 2011, os resultados demonstraram  uma exatidão global de 83,2% e 81,3% para o coeficiente Tau. Para 2013, a exatidão global foi de 84,6% e 82,6% para o coeficiente Tau. Ambos os resultados foram considerados bons, provando a eficiência do uso da mineração de dados no processo de classificação.