Classificação de áreas de favelas a partir de imagens IKONOS: Viabilidade de uso de uma abordagem orientada a objeto

Abstract

O crescimento das grandes cidades geralmente ocorre de forma acelerada e desorganizada, ocasionando conflitos de ordem social, econômica e de infra-estrutura, gerando, frequentemente, áreas de ocupação ilegal. Para um melhor gerenciamento dessas áreas, o gestor público necessita de informações sobre a localização delas. Estas informações podem ser obtidas por meio de mapas de uso e cobertura da terra, sendo as imagens orbitais de sensoriamento remoto uma das fontes mais tradicionais de dados para confecção destes mapas. Neste contexto, o presente trabalho testou a aplicabilidade da classificação orientada a objetos para categorizar duas áreas faveladas, levando em consideração a estrutura dos arruamentos, tamanho dos barracos, distância entre as casas, entre outros parâmetros. Essas combinações de aspectos físicos da área foram analisadas com a ajuda da imagem IKONOS II e do software eCognition. Áreas faveladas, contrariamente às áreas planejadas, tendem a ser desarranjadas, com ruas estreitas, casas pequenas e construídas com os mais variados materiais e sem definição de quadras. Os resultados das classificações de cobertura para áreas de favelas são encorajadores, já que se mostraram precisos e pouco ambíguos no processo de classificação, o que permitiria a sua utilização por gestores urbanos.