Análise automática do uso do solo no entorno de rodovias usando uma abordagem fuzzy - Zurssa, Lazaro Rodrigo de Marins [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022)
A malha rodoviária brasileira, tanto em pistas duplas quanto em pistas simples e/ou em alargamentos de rodovias, tem ampliado sua extensão de forma bastante significativa junto ao crescimento populacional, e os impactos provocados pelas reformas e construções vêm gerando inúmeras discussões sob o ponto de vista de suas consequências ambientais. É sabido que as construções de rodovias nunca deixarão de existir, contudo, a implantação de medidas de controle e monitoramento ambiental podem reduzir em muito os impactos negativos evitando danos irreversíveis ao meio ambiente. Este trabalho tem como objetivo o estudo e desenvolvimento de uma metodologia para a classificação e segmentação de regiões em imagens do entorno de rodovias fundamentado em Processamento Digital de Imagens e Lógica Fuzzy a partir do uso dos descritores de cor e textura que melhor caracterizam os diversificados tipos de cobertura do solo. Para isso, com auxílio do software MATLAB, criou-se um banco de dados composto por 1200 amostras (recortes de imagens) de dimensões 7x7 pixels que foram extraídas do entorno da rodovia Raposo Tavares, sendo 200 amostras para cada grupo de cobertura do solo considerado neste trabalho: residências, indústrias, rodovias, solos expostos, vegetações arbóreas (matas) e rasteiras (gramíneas). A partir dessas amostras foi construído um sistema baseado em Lógica Fuzzy – pelo método de Mamdani, para o reconhecimento e classificação dos tipos de cobertura do solo. Com o sistema construído, em imagens recortadas aleatoriamente do entorno da rodovia Raposo Tavares entre os quilômetros 90 e 105, a classificação é realizada pixel a pixel de modo que a imagem é “varrida” por uma máscara de tamanho 7x7 pixels, retornando assim uma matriz de valores (pixels centrais classificados). A partir dos pixels classificados foi possível implementar e realizar a segmentação das várias regiões presentes, onde os testes realizados se mostraram bastante eficientes. Pode-se, deste modo, afirmar que o trabalho proposto traz grandes contribuições para análise de regiões no entorno de rodovias permitindo assim o planejamento de ações a partir de informações obtidas de grande conjunto de imagens de forma automática.

The Brazilian road network, both in double lanes and in single lanes and/or in highway widening, has expanded its extension quite significantly along with population growth, and the impacts caused by renovations and constructions have generated numerous discussions from the point of view of their environmental consequences. It is known that the construction of highways will never cease to exist, however, the implementation of environmental control and monitoring measures can greatly reduce the negative impacts, avoiding irreversible damages to the environment. This work aims to study and develop a methodology for the classification and segmentation of regions in images of the highway surroundings based on Digital Image Processing and Fuzzy Logic, using the color and texture descriptors that best characterize the different types. of ground cover. For this, with the help of the MATLAB software, a database was created composed of 1200 samples (image clippings) of dimensions 7x7 pixels that were extracted from the surroundings of the Raposo Tavares highway, with 200 samples for each land cover group considered. in this work: residences, industries, highways, exposed soils, arboreal (forests) and undergrowth (grasses) vegetation. From these samples, a system based on Fuzzy Logic was built - by the Mamdani method, for the recognition and classification of land cover types. With the system built, in images randomly cut from the surroundings of the Raposo Tavares highway between kilometers 90 and 105, the classification is performed pixel by pixel so that the image is “scanned” by a mask of size 7x7 pixels, thus returning a matrix of values (classified central pixels). From the classified pixels it was possible to implement and perform the segmentation of the various regions presented, where the tests performed proved to be quite efficient. Thus, it can be said that the proposed work brings contributions to the analysis of regions around highways, thus allowing the planning of actions based on information obtained from a large set of images automatically.
Automatic analysis of land use around highways using a fuzzy approach
Keywords: Processamento de imagens Técnicas digitais; Lógica difusa; Solos Classificação; Image processing Digital techniques; Fuzzy logic DLC