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%X O objetivo desta pesquisa foi o desenvolvimento de um método semi-automatizado de mapeamento de unidades geomorfológicas, utilizando análise de imagens orientada a objeto e dados ASTER/Terra. A área de estudo foi o município de São José dos Campos/SP. Com este intuito, foram utilizadas redes semânticas hierárquicas (para o armazenamento e reprodução do conhecimento especialista), aliadas à lógica nebulosa e a um conjunto de variáveis multiespectrais, texturais e geomorfométricas. As variáveis texturais e geomorfométricas foram extraídas de um MDE (com acurácia conhecida), gerado por meio do par estereoscópico de imagens do sensor ASTER/Terra. Para a análise, objetos foram gerados por meio de uma segmentação multiresolução, constituída de quatro níveis e considerando algumas variáveis específicas. A rede semântica hierárquica foi inicialmente concebida para classificar quatro macro-unidades geomorfológicas e posteriormente foi detalhada, permitindo gerar onze classes de unidades geomorfológicas. A avaliação da classificação foi realizada por meio de estatísticas (acurácia global e índice Kappa) derivadas de uma matriz de contingência, considerando os objetos da segmentação, obtida da comparação com um mapa de referência. Os valores de acurácia global (86%) e índice Kappa (83%) indicam uma forte concordância. Concluiu-se que a análise de imagens orientada a objeto mostrou-se adequada para a semi-automação de procedimentos relacionados ao mapeamento geomorfológico. Abstract Cognitive approaches for the identification of geomorphological units using ASTER/Terra data. This research aimed to develop a semi-automated geomorphological mapping method using object-based image analysis and ASTER/Terra data. The study area was the municipality of São José dos Campos, in São Paulo State, Brazil. For this purpose, hierarchical semantic networks (meant for the storage and reproduction of expert knowledge), together with fuzzy logic and a set of multispectral, textural, and geomorphometric variables, were used. The textural and geomorphometric variables were extracted from a DEM (with known accuracy), generated from a pair of stereoscopic ASTER/Terra images. For the analysis, objects were generated by a four-level multiresolution segmentation, taking into account specific variables. The hierarchical semantic net was initially conceived to classify the geomorphological macrounits and was then further detailed to allow a finer classification, which amounted to eleven classes of detailed geomorphological units. In order to assess the classification results, object-based statistical indices (global accuracy and Kappa index) were derived from a contingency table, obtained by comparing the classified scene and a reference map. The values of the global accuracy (86%) and Kappa (83%) indices indicate a strong agreement. It follows that the object-based image analysis has shown to be a suitable method for semi-automated procedures in geomorphological mapping.
%N 2
%T Abordagens cognitivas  para a identificação de unidades geomorfológicas por meio de dados ASTER/Terra
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%K ASTER/TERRA, Modelos Digitais de Elevação, Segmentação Multiresolução, Redes Semânticas, Lógica Nebulosa, v.
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%D 2009
%V 39
%A Camargo, Flávio Fortes,
%A Florenzano, Teresa Gallotti,
%A Almeida, Cláudia Maria de,
%A Oliveira, Cleber Gonzáles de,
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