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
�Con el aumento de detalle espacial de lasimágenes surge la necesidad de la utilizaciónde métodos alternativos de clasificación que nose limiten a los atributos espectrales.
Introducción
Parámetros geométricos y topológicos, como distancia, perímetro, área, forma, textura, dirección y conectividad
�Nuevos métodos y metodologías para la extracción delas imágenes digitales.
�La clasificación orientada a
Introducción
�La clasificación orientada aobjeto considera informacionesde objeto (o segmentos)extraidas de la imagen en elproceso de clasificación conbase en el conocimiento.
Objetivos
� General
• Desarrollar un método para la clasificación de los tipos dematerial de las vías urbanas, a partir de una ortoimagen de altaresolución espacial, utilizando la clasificación orientada aobjeto.
� Específicos.� 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 laciudad de Bogotá, capital de Colombia, es muy alta, las víasurbanas de la ciudad para el año 2009, presentó el siguienteinventario:
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 porestudios urgentes, que se apliquen conforme a las condicionestécnicas y económicas de las áreas afectadas en la ciudad.
� En auxilio de la solución de este problema, hay una demandacreciente por información espacial precisas y actualizadas quecreciente por información espacial precisas y actualizadas quepuedan ser adquiridas por técnicas de Percepción Remota,visualizando el monitoriamiento, el análisis y el mapeamientode las áreas urbanas e intraurbanas de la capital Colombiana yde 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, através del suministro de orto-imágenes adquiridas en escalaregional y urbana, y de la elaboración de mapas temáticos deuso y cobertura de la Tierra.
� En armonía con esa iniciativa, este trabajo propuso el� En armonía con esa iniciativa, este trabajo propuso eldesarrollo de un método, para evaluar la clasificación de lostipos de materiales de las vías urbanas utilizando el análisisorientado a objeto mediante una ortoimagen de la ciudad deBogotá, obtenida con la cámara Vexcel Ultracam-D.
Justificativa
� Así, ese nuevo sistema contribuirá para el desarrollo demétodos semiautomáticos para la clasificación de imágenes.
� Permite una evaluación rápida, económica de los materiales yademás, el estado de mantenimiento de las vías.
Fundamentación teórica
� El uso de técnicas basadas en clasificación de objetos envés depixels 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 metodológicoSeleção Área de Estudo
Conhecimentoa priori
InterpretaçãoDa Imagem
contexto
Definição de classese elaboração de chaves
de interpretação
ElaboraçãoDa rede
hierárquica
SegmentaçãoMultiresolução
objetos objetos vias
Classificação
FunçõesFuzzy
Avaliação daClassificação
Matriz deConfusão
KappaÍndice de
Instabilidade
ANÁLISE DOSRESULTADOS
Cámara
� Material
• Ortoimagen aérea de alta resolución espacial, en las bandasreferentes a la luz azul (390-470 nm), verde (420-580 nm) yrojo(620-690 nm);
Materiales y Método
• Archivo vectorial de cuadras del área de estudio, elaborado porCatastro Distrital de Bogotá D.C escala 1:2000.
� Software• Ecognition (Trial) 8.0 e Ecognition Developer 8.0 - Unesp;
• ENVI 4.4 ;• ENVI 4.4 ;
• ERDAS Imagine 9.1 ;
• ARC-VIEW 3.2 ;
• ArcGis 9.3.1 V. -Unesp .
Resultados
� Evaluación de la Clasificación
• Matriz de confusión : coeficientes estadísticos
� Para estimar el numero de elementos de la muestra en una� Para estimar el numero de elementos de la muestra en unaimagen clasificada, donde la variable no es cuantitativa, mascategórica, se recomienda usar la probabilidad binomial(CHUVIECO, 2002).
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),
Consideraciones finales
• Los resultados obtenidos fueron evaluados cualitativamente ycuantitativamente, permitiendo estimar un grado deconfiabilidad para conocer con una buena precisión los tiposde material presentes en las diferentes vías del área de estudio.
• El resultado de la clasificación no pretende presentar el estadode conservación bueno o malo de las vías urbanas, sinode conservación bueno o malo de las vías urbanas, sinoproveer los medios de suplir la demanda por informacionesprecisas y rápidas sobre la existencia de vías que presentancondiciones no aptas para la movilización de los vehículos yde la comunidad en general.
Recomendaciones
• Estudios mas avanzados deben ser realizados, para el análisisde las vías de la ciudad como un todo.
• La cámara Ultracam-D trabaja con el canal infrarrojo el cualno fue suministrado para esta investigación, su uso esrecomendado para la separación de la vegetación.recomendado para la separación de la vegetación.
• Los criterios de escala, forma y compacidad son criterios decada estudio que no podemos generalizar, por lo tanto elconocimiento del interprete es fundamental en la creación desus 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, Matemáticae demais, pela formação, competência e qualidade no ensino.
• Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico eTecnológico (CNPq).Tecnológico (CNPq).
• Ao Governo do Brasil pela oportunidade que fornece aospaíses em desenvolvimento.
• À Universidade Estadual Paulista (UNESP) e ao Programa dePós-Graduação em Ciências Cartográficas (PPGCC).
• Aos colegas do PPGCC, pelo apoio e bons momentoscompartilhados.
Agradecimentos
• À Eng. Msc. Fernanda de Almeida Prado, pelas correções eboa vontade em sua ajuda.
• À Eng. Msc. Cristina Aparecida Beneditti pelas orientações nomanejo do software Ecognition.
• À universidade Distrital “Francisco José de Caldas” deBogotá, Colômbia pelo afastamento para a realização do cursoBogotá, Colômbia pelo afastamento para a realização do cursode mestrado.
• Ao Instituto Geográfico “Agustín Codazzi” da Colômbia, pelofornecimento das imagens de Bogotá, Colômbia.
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