Effect of thematic ambiguity on landscape metrics calculation
Resumo
This study aims to assess the influence of the classification ambiguity generated by object-
-based image analysis software (eCognition) on the landscape metrics calculation. Spatial
or landscape metrics are quantitative indicators obtained from thematic maps that allow to
characterize the relationship between spatial patterns and ecological processes. The production
of thematic maps is a process that incorporates and generates uncertainty. Therefore,
it is important to study the effect of this uncertainty propagation to the derivative products
of these maps like the spatial metrics. In this work, the study will focus on the ambiguity
of satellite images classification. Other sources of thematic uncertainty will be ignored.
The thematic ambiguity will be modeled through a process of stochastic simulation, where
several outputs of the classification will be generated for the same image. The case study
to be presented here is developed under the URBIS Amazonia project framework, which
aims to study the processes of urbanization in the Brazilian Amazon. It is expected to understand
from this study how much can be the impact of the thematic ambiguity produced
by Trimble eCognition Developer™ system during the classification process on the spatial
metrics values derived from a Rapid Eye satellite image classification.
Este estudo pretende avaliar a influência da ambiguidade da classificação por objetos do
sistema eCognition sobre o cálculo de métricas de paisagem. As métricas espaciais ou de
paisagem são indicadores quantitativos obtidos a partir de cartas temáticas e permitem
caracterizar a relação entre padrões espaciais e processos ecológicos. A execução de cartas
temáticas é um processo que incorpora e gera incerteza. Consequentemente, é natural
que seja dada importância à propagação dessa incerteza temática aos produtos derivados
dessas cartas, como é o caso das métricas espaciais. Neste trabalho, o estudo estará focado
na ambiguidade da classificação de imagens de satélite, sendo ignoradas outras fontes
de incerteza temática. A ambiguidade temática será modelada através de um processo de
simulação estocástica, onde serão geradas várias realizações da classificação de uma mesma
imagem. O caso prático que será apresentado insere-se no contexto do projeto URBIS
Amazônia, que tem como objetivo o estudo dos processos de urbanização da Amazónia
brasileira. Espera-se perceber com este estudo qual pode ser o impacto da ambiguidade
temática produzida pelo sistema Trimble eCognition Developer™, durante a classificação
de uma imagem dos satélites Rapid Eye, sobre os valores das métricas espaciais obtidas
com base nessa classificação.