Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto

Com o crescente uso de aeronaves remotamente pilotadas (ARPs) para obtenção de dados de alta resolução espacial, a classificação dessas imagens torna-se uma etapa fundamental para diferentes aplicações de Sensoriamento Remoto. Uma classificação por regiões rigorosa exige uma segmentação adequada que requer a escolha correta de parâmetros, pois a segmentação é determinante para a qualidade final do resultado da classificação das imagens. Neste trabalho foram realizados vários testes de segmentação em um ortofotomosaico de aproximadamente 6 cm de GSD, variando-se os parâmetros de segmentação. Foram utilizados os algoritmos Segmentação Multiresolução e Segmentação por Diferença Espectral. Os parâmetros para a obtenção de segmentações adequadas foram determinados para o conjunto de dados considerando a quantidade de segmentos obtidos e a separabilidade entre as classes definidas. Parâmetros ideais de segmentação foram determinados e verificou-se que o número de segmentos obtidos em cada segmentação não está diretamente relacionado com a qualidade da segmentação.