Análise Automática do Uso do Solo no Entorno de Rodovias Usando uma Abordagem Fuzzy

Abstract

The extension of the Brazilian road network, both in simple and multiple lanes and in widening of highways, has increased along with population growth, and the impacts caused by important constructions and reforms are constantly discussed from the point of view of their consequences environmental issues. Highways will never cease to exist, nor will new construction. However, the implementation of control and environmental monitoring measures can reduce negative impacts by avoiding irreversible damage to the environment. This work, aims to develop a methodology for classifying and replacing images of highways around based on Digital Image Processing and Fuzzy Logic to extract color and texture descriptors from various types of soil cover. For this, 600 (29×29 pixels) dimensions (image clippings) were collected from the surroundings of the Raposo Tavares highway, 100 for each ground cover group, forming the basis of the thesis study: residences, industries, highways, exposed soil, undergrowth (grasses) and tree vegetation (forests). From these samples, a FIS (Fuzzy Inference System) was built to classify the types of soil cover. When applying this system to the 600 samples, a confusing matrix was obtained and a calculated kappa index equal to 0.9197, which shows the efficiency of the developed methodology.

A extensão da malha rodoviária brasileira tanto em pistas simples quanto em pistas duplas ou alargamento de rodovias, tem aumentado significativamente junto ao crescimento populacional, e os impactos causados em função das construções e reformas vêm sendo constantemente discutidos sob o ponto de vista de suas consequências ambientais. Rodovias nunca deixarão de existir, tampouco novas construções, contudo, a implantação de medidas de controle e monitoramento ambiental podem reduzir os impactos negativos evitando danos irreversíveis ao meio ambiente. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para classificação de regiões em imagens do entorno de rodovias com base em Processamento Digital de Imagens (PDI) e Lógica Fuzzy a partir do uso dos descritores de cor e textura que melhor caracterizam os variados tipos de cobertura do solo. Para isso foram extraídas 600 amostras (recortes de imagens) de dimensões 29×29 pixels do entorno da rodovia Raposo Tavares, sendo 100 amostras para cada grupo de cobertura do solo considerados neste trabalho: residências, indústrias, rodovias, solo exposto, vegetação rasteira (gramíneas) e vegetação arbórea (matas). A partir dessas amostras foi construído um SIF (Sistema de Inferência Fuzzy) para classificação dos tipos de cobertura do solo. Ao se aplicar este sistema nas 600 amostras obteve-se uma matriz de confusão dos resultados e um índice kappa igual a 0,9197, que mostra a eficiência da metodologia desenvolvida.