Análise de imagem baseada em objeto e mineração - DSR

Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE
Análise de imagem baseada em objeto e mineração de dados aplicadas à classificação do
uso do solo urbano por quadra em imagens WorldView-2
Marcus Vinícius Alves de Carvalho*
Hermann Johann Heinrich Kux*
Teresa Gallotti Florenzano*
*Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE
Divisão de Sensoriamento Remoto - DSR
Avenida dos Astronautas, n° 1.758 - Jardim da Granja
São José dos Campos, SP, Brasil - CEP 12.227-010
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Abstract. The objective of this study is to develop an evaluate a methodology for the analysis of WorldView-2
images based on Object-Based Image Analysis (OBIA) and Data Mining, to classify urban land use per block.
The area under study is a section at western part of São Paulo Metropolitan Region. Mapping of land use per
block is an important source of information to managers and decision makers on the urban space. Among the
land cover classes considered in this work, seven are used by the Administration of São Paulo Municipality in
the official maps. Objects located within the blocks are helpful to characterize these areas. So, in order to analyze
the context and the relationship among classes for the elaboration of land use mapping per block a classification
procedure was adopted – done previously and with good accuracy – considering a lower hierarchical level (subobjects) at the level of blocks (super-objects). The following steps were: selection and sample collection at the
blocks to train the classifier, choice of attributes to be analyzed by the data mining algorithm, generation and
implementation of a decision tree within the DEFINIENS Developer software, for the classification of the
WorldView-2 image. It is concluded that the use of the OBIA paradigm and the Data Mining techniques were
helpful for mapping urban land use. The Kappa index was 0.7050 and the global precision 0.7556.
Palavras-chave: remote sensing, object-based image analysis, data mining, urban land use per block,
sensoriamento remoto, análise de imagem baseada em objeto, mineração de dados, uso do solo urbano por
quadra.
1. Introdução
A partir de imagens obtidas por sensores de alta e altíssima resolução espacial, o interesse
pela utilização de dados de sensoriamento remoto em aplicações urbanas apresentou
considerável aumentado (EHLERS, 2007). Isto porque além da alta resolução temporal, este
tipo de dado possibilita revelar uma quantidade significativa de informações relacionadas à
estrutura dos objetos, o que por sua vez pode auxiliar na descrição das propriedades das
classes, além de sua reflectância espectral. (SCHÖPFER et al., 2010).
Nesta perspectiva, para satisfazer aos novos desafios da interpretação de imagens de
sensores remotos de alta resolução espacial, são necessárias concepções inovadoras orientadas
não somente para os níveis de cinza, pois a forma dos objetos e as relações de vizinhança são
características igualmente importantes para a classificação de determinados usos (SCHIEWE;
TUFTE, 2007). Nesta perspectiva foram criados os algoritmos de classificação, como os que
utilizam a Análise de Imagem Baseada em Objeto (OBIA).
Entretanto, com essa nova abordagem surgiram novos e relevantes desafios, como a busca
pela melhor forma de estruturar o conhecimento do intérprete, seja pela hierarquia das classes
de uso e cobertura do solo ou pela seleção dos “melhores” atributos (espectrais, forma,
textura, relacionais, entre outros), disponíveis em grande quantidade nos softwares, e
respectivos limiares. Neste contexto, a Mineração de Dados (Data Mining) é um importante
instrumento na elaboração de mapas. Na Mineração de Dados são aplicados algoritmos
específicos que atendem ao desenvolvimento de métodos e técnicas para “compreender” e
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extrair padrões em grandes quantidades de dados. Os recursos disponíveis nesses algoritmos
envolvem técnicas de estatística, recuperação de informação, inteligência artificial e
reconhecimento de padrões.
Para responder de forma eficaz aos desafios do planejamento e da gestão urbana e
regional, no que diz respeito a informações sobre o ambiente urbano, contamos com os
avanços tecnológicos nas áreas de sensoriamento remoto e Sistemas de Informação
Geográfica (SIG). Estas tecnologias possibilitam, de forma sistemática e em diferentes
escalas, monitorar mudanças e fazer análises sobre o território, auxiliando o desenvolvimento
de estratégias para gerenciá-lo (SOUZA, 2012). Nesse sentido, o objetivo desta pesquisa é
desenvolver e avaliar metodologia de mapeamento do uso do solo urbano por quadras,
utilizando Mineração de Dados e Análise de Imagem Baseada em Objeto em imagens do
sensor orbital de alta resolução espacial do satélite WorldView-2.
2. Fundamentação teórica
2.1 Análise de Imagem Baseada em Objeto (OBIA)
Os classificadores que fazem uso da abordagem chamada Análise de Imagem Baseada em
Objeto (OBIA) ou Análise de Imagem Baseada em Objeto Geográfico (GEOBIA) buscam
aprimorar o desempenho dos processos automatizados de classificação de imagens, utilizando
modelagem matemática Fuzzy (Lógica Nebulosa). Eles possuem recursos que permitem
sistematizar e reproduzir o conhecimento do intérprete humano.
Em GEOBIA, é possível que a semântica seja desenvolvida apoiada em parâmetros
físicos e de conhecimento sobre relacionamentos espaciais dos objetos (BLASCHKE et al.,
2000). A inserção do conhecimento do intérprete humano no processo de classificação
automática consiste em uma alternativa promissora para a distinção de alvos urbanos
(BAUER; STEINNOCHER, 2001).
Segundo Hay e Castilla (2008), GEOBIA é uma subdisciplina da Ciência da Informação
Geográfica (GIScience) dedicada ao desenvolvimento de métodos automatizados para a
significativa divisão de imagens de sensoriamento remoto em objetos-imagem, e para avaliar
suas características por meio de escalas espaciais, espectrais e temporais, com o intuito de
gerar novas informações geográficas em SIG.
DEFINIENS (2007) destaca que a utilização do conceito de objeto é peça-chave neste
tipo de análise de imagens, pois se parte do princípio de que a informação semântica
necessária para a interpretação de uma imagem não está presente apenas no pixel, e sim em
objetos da imagem e nas relações existentes entre eles.
2.2 Mineração de dados
Mineração de dados é o nome dado ao conjunto de técnicas que permite a extração de
conhecimentos a partir de grandes volumes de dados. O processo de transformação de dados
em informações e conhecimento é conhecido como descoberta de conhecimento em base de
dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). A mineração de dados trata da conversão
de dados ou informações (que podem ter sido pré-processadas) em padrões (SANTOS, 2012).
Segundo Goldschmidt e Passos (2005), existem diferentes métodos de Mineração de
Dados (Data Mining), entre eles destacam-se: métodos baseados em redes neurais, métodos
baseados em algoritmos genéticos, métodos baseados em instâncias, métodos estatísticos,
métodos específicos, métodos baseados em indução de árvores de decisão e métodos baseados
em lógica nebulosa.
A mineração de dados geográficos envolve a aplicação de ferramentas computacionais
para revelar padrões interessantes em objetos e eventos distribuídos no espaço geográfico e ao
longo do tempo. Estes padrões podem envolver as propriedades espaciais de objetos
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individuais e eventos (como, por exemplo, a forma, extensão) e as relações espaço-temporais
entre os objetos e eventos, além dos atributos não-espaciais de interesse na mineração de
dados tradicional (MILLER; HAN, 2009).
Existem disponíveis vários softwares e algoritmos voltados para a mineração de dados.
Todavia, nesta pesquisa, optou-se pelo software livre WEKA (HALL et al., 2009) e pelo
algoritmo C4.5 (QUINLAN, 1993) que faz uso da técnica de mineração de dados pela
indução de árvores de decisão.
3. Área de estudo
A área de estudo localiza-se na zona oeste do município de São Paulo, Estado de São
Paulo (Figura 01). Deste município, ela abrange os distritos municipais de Rio Pequeno,
Raposo Tavares, Butantã e Vila Sônia.
Figura 01 - Localização geográfica da área de estudo.
4. Materiais e Métodos
4.1 Dados e softwares utilizados
Foram utilizadas as imagens WorldView-2 do tipo ORStandard2A; bandas pancromática
e multiespectrais (Figura 02) com 0,5 m e 2,0 m de resolução espacial, respectivamente, e
resolução radiométrica de 11 bits. As imagens foram obtidas em 24 de junho de 2010, com
ângulo de incidência de 8,99° e 0% de cobertura de nuvens. A partir destas imagens foram
geradas ortoimagens compatíveis com o PEC (Padrão de Exatidão Cartográfica) na escala
1:2.500 - Classe A.
Figura 02 - Faixas de cobertura das bandas espectrais (pancromática e as multiespectrais) do
satélite WorldView-2. Fonte: Adaptado de DigitalGlobe (2010).
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Foram utilizados como dados auxiliares os limites das quadras fiscais do município de
São Paulo-SP (dividido por regiões), no formato ESRI Shapefile (.shp), cedidos pelo Centro
de Estudos da Metrópole (CEM), as cartas topográficas da Zona Oeste do município de São
Paulo (escala 1:1.000), no formato DXF, cedidas pela Prefeitura Municipal de São Paulo.
Para realizar a fusão das imagens WorldView-2 e sua ortorretificação utilizaram-se,
respectivamente, os softwares ENVI 4.7.1 e PCI Geomatics 10.3. O software WEKA 3.6.5 e o
DEFINIENS Developer 7.0 foram aplicados, respectivamente, na mineração de dados
(seleção dos atributos e geração das árvores de decisão pelo algoritmo J48) e na Análise
Baseada em Objeto (seleção de atributos, segmentação multi-resolução, geração da hierarquia
de classes e classificação final).
4.2 Metodologia
Adotaram-se neste trabalho as definições propostas por Novo (2008) para uso e cobertura
do solo. Segundo a autora, a cobertura do solo refere-se ao tipo de revestimento da terra,
enquanto que o uso remete à sua utilização cultural.
A Prefeitura Municipal de São Paulo trabalha com o conceito de uso do solo por quadras
para realizar o mapeamento da cidade. Este tipo de informação constitui elemento essencial
para o conhecimento dos condicionantes antrópicos da qualidade ambiental do município
(Secretaria Municipal do Verde e Meio Ambiente, 2000). A metodologia adotada no
município de São Paulo para a classificação do uso do solo é referente à predominância de
área construída em cada quadra fiscal. Esta predominância é estabelecida quando a área
construída da classe de maior incidência ultrapassar ou alcançar 60% da área construída total
da quadra. No caso das quadras não ocupadas ou minimamente ocupadas, a predominância é
de terrenos vagos.
Em GEOBIA, a classificação do uso do solo por quadras tem como base atributos
relacionados à composição e estrutura geométrica dos objetos de cobertura do solo (subobjetos) presentes no interior das quadras (super-objetos), as classes. Assim, como verificado
nos trabalhos de Zhan et al. (2000; 2001), Herold et al. (2003), Wu et al. (2006) e Stow et al.
(2007).
O experimento realizado nesta pesquisa consistiu na elaboração do uso do solo por
quadras a partir da técnica de indução de árvores de decisão (mineração de dados). Para isso,
selecionou-se dentre três experimentos de classificação da cobertura do solo aquele que havia
apresentado melhor exatidão no mapeamento (exatidão global: 0,8529 e índice Kappa:
0,8383). Tais experimentos são descritos mais detalhadamente em Carvalho (2011).
No mapeamento do uso do solo por quadra, a informação contida no nível inferior ao de
quadras é relevante, uma vez que o sistema DEFINIENS Developer utiliza operadores
topológicos.
Desse modo, foram selecionadas nove classes de uso do solo. As sete primeiras classes
são as mesmas utilizadas pela Prefeitura Municipal de São Paulo, e as duas últimas, baseadas
em Novack (2009). São elas:
Uso Residencial Horizontal - Baixo Padrão;
Uso Residencial Horizontal - Médio e Alto Padrão;
Uso Residencial Vertical - Baixo Padrão;
Uso Residencial Vertical - Médio e Alto Padrão;
Uso Industrial e Armazéns;
Uso Residencial e Comercial / Serviços;
Uso Terrenos Vagos;
Uso Favela;
Uso Clube Esportivo.
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Definidas as classes, foram realizadas as seguintes etapas: 1) seleção e exportação das
amostras das classes da cobertura do solo com os respectivos atributos; 2) elaboração do
banco de dados; 3) mineração de dados; e 4) transposição da estrutura da árvore de decisão
para a forma de rede hierárquica.
Na Figura 03 estão representados os procedimentos metodológicos adotados no
desenvolvimento do trabalho.
Figura 03 - Fluxograma demonstrando a metodologia.
Durante a etapa de mineração de dados, o algoritmo J48 elegeu como os melhores
atributos para a separação das classes de uso do solo aqueles destacados a seguir:
Ratio Red;
Ratio Yellow;
Rel. border to brighter objects Red Edge;
Existence of sub objects Cobertura Metálica;
Rel. area of sub objects Asfalto;
Rel. area of sub objects Telhado Cerâmico;
Existence of sub objects Asfalto;
Existence of sub objects Piscina;
Rel. area of sub objects Piscina;
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Area of sub objects Cobertura Metálica;
Mean Diff. to neighbors Red Edge.
Observa-se nessa relação, que a maioria dos atributos selecionados refere-se aos objetos
da cobertura do solo (nível inferior). Isto, por sua vez, monstra a importância de se fazer uso
de uma classificação da cobertura com a melhor exatidão possível, para não influenciar
negativamente no resultado do mapeamento do uso do solo por quadra.
A Figura 04 apresenta o recorte da imagem WorldView-2 e a classificação do uso do solo
por quadra.
(a)
(b)
Figura 04 - (a) Cena WorldView-2 (composição colorida RGB532) e (b) mapa temático
do uso do solo por quadra.
Além de avaliar a exatidão da classificação pelo cálculo do índice Kappa e exatidão
global, optou-se ainda pelo índice Kappa Condicional para avaliar cada classe (Figura 05).
Figura 05 - Índice Kappa Condicional para as classes de uso do solo.
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Verifica-se que, de modo geral, foram bons os resultados obtidos com esse experimento.
A classe uso esportivo apresentou um alto valor por ter uma característica única, que é a
presença de uma extensa piscina. Assim, o minerador utilizou como atributo a área relativa do
sub-objeto “Piscina”.
Na classe “Uso Terrenos Vagos” obteve-se bons resultados com a aplicação do
minerador, devido à considerável presença de área verde no interior dessas quadras. Deste
modo, foi selecionado o atributo espectral da Razão do Vermelho para distingui-las.
Os menores índices obtidos referem-se às classes “Uso Favelas” e “Uso Residencial e
Comercial/Serviços”. Em relação às demais classes, estas duas apresentam uma maior
subjetividade em sua descrição, o que pode ter influenciado nesse resultado.
5. Considerações finais
De modo geral, foram bons os resultados obtidos na pesquisa realizada. Alcançou-se para
a classificação do uso do solo urbano por quadra o valor de índice Kappa de 0,7050 – “muito
bom”, segundo Landis e Koch (1977) – e a exatidão global de 0,7556.
Verificou-se que o algoritmo de mineração de dados selecionou, principalmente, atributos
relativos à presença de sub-objetos, usando uma estratégia similar a de um intérprete humano
na caracterização das quadras.
Observou-se também que a seleção de atributos, relativos às novas bandas do
WorldView-2 como Red Edge e Yellow, contribuem consideravelmente na separação de
objetos urbanos. Isto confirma resultados obtidos por pesquisas recentes.
Conclui-se assim, que os dados e o método utilizados são viáveis no mapeamento, não só
da cobertura do solo, mas também do uso do solo urbano por quadra.
6. Agradecimentos
Os autores expressam seus agradecimentos à Coordenação de Aperfeiçoamento de
Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela concessão de bolsa de estudos ao primeiro autor e à
empresa DigitalGlobe por gentilmente ter cedido as imagens WorldView-2 utilizadas neste
trabalho.
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