clasificación de las vías urbanas a partir de análisis orientado a objeto

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