Avaliação dos aspectos texturais na imagem Landsat como subsídio à compartimentação fisiográfica dos municípios de Peruíbe e Itanhaém - SP - Moreira, Mirley Ribeiro [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2003)
As imagens de satélite, por serem um registro de alvos com diferentes comportamentos espectrais e diferentes arranjos espaciais, respondem com variações tonais de cinza e variações texturais. Esta variação textural é analisada normalmente através de interpretação visual, que é uma sistematização de várias técnicas, as quais convergem para um único objetivo, a compartimentação da imagem. Em geral, a textura apresenta-se como sendo uma arma valiosa na interpretação de formas de relevo, drenagem e de padrões da cobertura vegetal e de uso da terra. Acredita-se que, a partir da utilização das técnicas de processamento digital de imagens e técnicas estatísticas multivariadas, como subsidiária na redução do caráter subjetivo da análise textural e da correspondência entre zonas homólogas, será possível favorecer a discriminação de elementos imageados, e encontrar um modelo que possibilite explicar mais satisfatoriamente a compartimentação e a relação de equivalência entre zonas que constituem texturas semelhantes. Desta forma, o objetivo geral do trabalho, é avaliar diversas metodologias, com intuito de realizar uma compartimentação fisiográfica, explorando o aspecto textural da imagem além da similaridade existentes entre as áreas após compartimentada. A área de estudo abrange os municípios de Itanhaém e Peruíbe localizados no litoral sul do Estado de São Paulo. A partir dos resultados obtidos, verificou-se que o método convencional de fotointerpretação juntamente com a aplicação da análise estatística multivariada, mostrou-se viável de ser aplicado apresentando resultados satisfatórios e inovadores. Já no processamento de alguns algoritmos de textura a redução de informações foi bastante grande, devido à redução dos valores de níveis de cinza e à homogeneização dos alvos; mostrando que o resultados não foram positivos...

Satellite images record surface features based on their different spectral behaviors and spatial arrangements. As such, these features are discernable from different shades of gray and textural variations seen in the images. These textural variations represent a systematic utilization of various techniques, which converge for a single objective: compartmentalization of the image. In general, texture is used as an important tool in the interpretation of relief forms, drainage patterns and vegetative cover and land-use patterns. Through the application of digital processing techniques and multivariable statistical analyses, it is possible to reduce the subjective character of textural analysis and correspondence between homologous zones, hence enhance the discrimination of different elements in an image. These methods can help find a model that allows for a better explanation of the compartmentalization and equivalence between zones that consist of similar textures. In this form, the general objective of the study is to evaluate diverse methodologies with the objective of determining the physiographic compartmentalization, exploiting the textural aspect of the image in addition to the existing similarities between areas following compartmentalization. The study area is within the municipalities of Itanhaém e Peruíbe, located along the south coastal region of São Paulo State. Based on the results obtained, it is confirmed that the conventional method of photo-interpretation, together with the application of multivariate statistical analysis, shows that it is a viable combination, yielding both satisfactory and innovative results. Already, in the processing of some textural algorithms, the reduction of information was significant, owing to the reduction of the values in the shades of gray and to the homogenization of targets, showing that the results were not positive...(Complete abstract click electronic access below)
Keywords: Fotogrametria; Processamento de imagens - Tecnicas digitais; Compartimentação fisiográfica; Análise estatística multivariada; Multivariate statistical analysis