CLASIFICACIÓN DE LAS VÍAS URBANAS A PARTIR DE ANÁLISIS ORIENTADO A OBJETO Germán Torrijos Cadena Orientadora: Profª Drª Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo Índice Introducción Objetivos Justificativa Fundamentación teórica Metodología Materiales y método Resultados Consideraciones finales Recomendaciones Agradecimientos Introducción La creciente disponibilidad de sensores de alta resolución espacial. Introducción Introducción Con el aumento de detalle espacial de las imágenes surge la necesidad de la utilización de métodos alternativos de clasificación que no se limiten a los atributos espectrales. Parámetros geométricos y topológicos, como distancia, perímetro, área, forma, textura, dirección y conectividad Introducción Nuevos métodos y metodologías para la extracción de las imágenes digitales. La clasificación orientada a objeto considera informaciones de objeto (o segmentos) extraidas de la imagen en el proceso de clasificación con base en el conocimiento. Objetivos General • Desarrollar un método para la clasificación de los tipos de material de las vías urbanas, a partir de una ortoimagen de alta resolución espacial, utilizando la clasificación orientada a objeto. Específicos. • Presentar un estudio de caso, de la ciudad de Bogotá, Colombia; • Analizar y evaluar la calidad de la clasificación. Justificativa La circulación de vehículos en la región metropolitana de la ciudad de Bogotá, capital de Colombia, es muy alta, las vías urbanas de la ciudad para el año 2009, presentó el siguiente inventario: de 14.781 km de red vial. • 25% están en estado regular; • 26% bueno; • 49% malo. Fuente: IDU (2010) Justificativa Para modificar esta situación, el sistema vial necesita pasar por estudios urgentes, que se apliquen conforme a las condiciones técnicas y económicas de las áreas afectadas en la ciudad. En auxilio de la solución de este problema, hay una demanda creciente por información espacial precisas y actualizadas que puedan ser adquiridas por técnicas de Percepción Remota, visualizando el monitoriamiento, el análisis y el mapeamiento de las áreas urbanas e intraurbanas de la capital Colombiana y de las demás ciudades del país. Justificativa Por lo anterior, el Instituto Geográfico “Agustín Codazzi” (I.G.A.C), de Colombia, adquirió una cámara Vexcel Ultracam-D para apoyar la planeación de los municipios, a través del suministro de orto-imágenes adquiridas en escala regional y urbana, y de la elaboración de mapas temáticos de uso y cobertura de la Tierra. En armonía con esa iniciativa, este trabajo propuso el desarrollo de un método, para evaluar la clasificación de los tipos de materiales de las vías urbanas utilizando el análisis orientado a objeto mediante una ortoimagen de la ciudad de Bogotá, obtenida con la cámara Vexcel Ultracam-D. Justificativa Así, ese nuevo sistema contribuirá para el desarrollo de métodos semiautomáticos para la clasificación de imágenes. Permite una evaluación rápida, económica de los materiales y además, el estado de mantenimiento de las vías. Fundamentación teórica Fundamentación teórica El uso de técnicas basadas en clasificación de objetos envés de pixels se presentan como alternativas. Antunes (2003) Fundamentación teórica Premisas • La caracterización de los objetos no puede limitarse a los atributos espectrales. Forma, tamaño, textura, patrón (integrar el conocimiento). • Los objetos de interés pueden estar asociados a diferentes niveles de abstracción. Procedimento metodológico Seleção Área de Estudo Conhecimento a priori Definição de classes e elaboração de chaves de interpretação contexto Interpretação Da Imagem Elaboração Da rede hierárquica Segmentação Multiresolução objetos vias Funções Fuzzy Classificação Avaliação da Classificação Matriz de Confusão Kappa ANÁLISE DOS RESULTADOS Índice de Instabilidade Área de estudo Materiales y Método Selección del área de evaluación Cámara Material • Ortoimagen aérea de alta resolución espacial, en las bandas referentes a la luz azul (390-470 nm), verde (420-580 nm) y rojo(620-690 nm); Materiales y Método • Archivo vectorial de cuadras del área de estudio, elaborado por Catastro Distrital de Bogotá D.C escala 1:2000. Software • Ecognition (Trial) 8.0 e Ecognition Developer 8.0 - Unesp; • ENVI 4.4 ; • ERDAS Imagine 9.1 ; • ARC-VIEW 3.2 ; • ArcGis 9.3.1 V. -Unesp . Definición y caracterización de las clases Via con pavimento en Concreto Vía con pavimento en Asfalto Segmentação Segmentação Fonte: Adaptada de Definiens (2009). Segmentação Segmentación con archivo vectorial Evaluación de la Segmentación Segmentación Segmentación Desarrollo Desarrollo Classes de interesse. Descritores Espaciais Desarrollo Funções Fuzzy ou Booleana Desarrollo Desarrollo Desenvolvimento Resultados Evaluación de la Clasificación • Matriz de confusión : coeficientes estadísticos Para estimar el numero de elementos de la muestra en una imagen clasificada, donde la variable no es cuantitativa, mas categórica, se recomienda usar la probabilidad binomial (CHUVIECO, 2002). • Con un nivel de probabilidad de 95% • Un nivel permisible de error de ± 5% • Y un 85% de aciertos Resultados Aleatório Estratificado por Classes. Resultados Resultados • Del total de 200 segmentos o polígonos 60 polígonos fueron clasificados erróneamente. • La exactitud global (eg) computada fue 70% • El coeficiente de concordancia Kappa (k) 58,19% (Landis y Koch (1977) ; Para el análisis por clase, fueron computadas la exactitud del: usuario (eu) error de comisión (ec) - productor (ep) error de omisión (eo) de las clases mapeadas. La concordancia Kappa ( ) por clase. • • • • Las clases Concreto_a y Terra, > (eu); Concreto_b < (eu), Asfalto y Concreto_a > (ep) .... Y el Concreto_b < (ep), Análise qualitativa Análisis Cualitativo Consideraciones finales • Los resultados obtenidos fueron evaluados cualitativamente y cuantitativamente, permitiendo estimar un grado de confiabilidad para conocer con una buena precisión los tipos de material presentes en las diferentes vías del área de estudio. • El resultado de la clasificación no pretende presentar el estado de conservación bueno o malo de las vías urbanas, sino proveer los medios de suplir la demanda por informaciones precisas y rápidas sobre la existencia de vías que presentan condiciones no aptas para la movilización de los vehículos y de la comunidad en general. Recomendaciones • Estudios mas avanzados deben ser realizados, para el análisis de las vías de la ciudad como un todo. • La cámara Ultracam-D trabaja con el canal infrarrojo el cual no fue suministrado para esta investigación, su uso es recomendado para la separación de la vegetación. • Los criterios de escala, forma y compacidad son criterios de cada estudio que no podemos generalizar, por lo tanto el conocimiento del interprete es fundamental en la creación de sus propias reglas. Agradecimentos • A Profa. Dra. Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo. • Ao Prof. Dr. Antonio Maria Garcia Tommaselli. • Aos professores do Departamento de Cartografia, Matemática e demais, pela formação, competência e qualidade no ensino. • Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). • Ao Governo do Brasil pela oportunidade que fornece aos países em desenvolvimento. • À Universidade Estadual Paulista (UNESP) e ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Cartográficas (PPGCC). • Aos colegas do PPGCC, pelo apoio e bons momentos compartilhados. Agradecimentos • À Eng. Msc. Fernanda de Almeida Prado, pelas correções e boa vontade em sua ajuda. • À Eng. Msc. Cristina Aparecida Beneditti pelas orientações no manejo do software Ecognition. • À universidade Distrital “Francisco José de Caldas” de Bogotá, Colômbia pelo afastamento para a realização do curso de mestrado. • Ao Instituto Geográfico “Agustín Codazzi” da Colômbia, pelo fornecimento das imagens de Bogotá, Colômbia. GRACIAS