Extraction of urban deciduous and evergreen vegetation from multispectral images
Resumo
In this article the preliminary results of the work developed to perform the classification
of urban vegetation into deciduous and evergreen vegetation, using only a winter image,
is presented. An image of the Quickbird sensor with four multispectral bands and a spatial
resolution of 0.6 meters was used. The methodology used consists in combining the results
obtained with two different approaches using soft classifiers, namely a classifier based on
Dempster- Shafer theory, the spectral mixture analysis classifier and a decision tree model.
The assessment of the results accuracy was made by visual analysis. The final result shows
that, even though some difficulties were found due to the present of shadows in the image,
the presented methodology enabled the correct identification of most vegetation regions
as well as its separation into evergreen and deciduous.
Neste artigo apresentam-se resultados preliminares do trabalho desenvolvido com o objetivo
de fazer a classificação da vegetação urbana, separando-a em vegetação de folha caduca e
perene, utilizando apenas uma imagem multiespectral de inverno. Foi utilizada uma imagem
do sensor Quickbird composta por quatro bandas espectrais, com uma resolução espacial
de 0,6 metros. A abordagem usada consiste na combinação dos resultados obtidos com duas
metodologias diferentes utilizando classificadores não rígidos, nomeadamente um classificador
baseado na teoria de Dempster - Shafer e outro classificador baseado na análise
da mistura espectral em cada pixel (Spectral Mixture Analysis) e uma árvore de decisão. A
avaliação dos resultados obtidos foi feita através de análise visual. Os resultados mostram
que foi possível identificar a maioria das zonas com os dois tipos de vegetação, havendo
no entanto algumas dificuldades, principalmente nas zonas de sombra.