Detecção de Edificações com LiDAR e Imagens Ópticas em Ambientes Urbanos

Um dos principais fundamentos para o planejamento urbano é o conhecimento detalhado do espaço geográfico, que inclui o mapeamento de elementos urbanos, como logradouros e coberturas de imóveis. O mapeamento das coberturas é particularmente desafiador devido à sua complexidade. Neste estudo, utilizamos produtos de sensoriamento remoto, como ortofotos e dados LiDAR, para classificar telhados na área urbana de Três Lagoas, Mato Grosso do Sul. O conjunto de treinamento foi composto por dezoito atributos extraídos tanto do LiDAR quanto das ortofotos. O projeto experimental incluiu quatro testes diferentes, empregando os algoritmos SVM, Random Forest (RF) e Árvore de Decisão. Os melhores resultados alcançaram 96,11% de acurácia na classificação binária (telhado e não-telhado) e 97,78% na classificação multiclasse, utilizando o RF. O Modelo Digital de Superfície (MDS) foi identificado como o atributo mais relevante, evidenciando a importância da altura na identificação de telhados. Esses resultados demonstram a eficácia da metodologia proposta e sua potencial contribuição para melhorar o planejamento urbano e a gestão das áreas construídas.