TESTES DE LIMIARES PARA A SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS SPOT-5 VISANDO A DETECÇÃO DE PLANTIOS FLORESTAIS

Abstract

A segmentação de imagens de alta resolução é uma técnica bastante usada nos dias de hoje. Nesta técnica os pixels das imagens podem ser avaliados em função da descontinuidade e similaridade dos tons de cinza. Na definição dos limiares para os critérios utilizados pelo algoritmo é necessário que se conheça as características do alvo avaliado, visando, desta forma, obter valores que melhor os identifiquem. Assim, o objetivo deste trabalho foi testar os melhores limiares para imagens SPOT-5 com resolução espacial de 5 metros, aplicadas ao reconhecimento de plantios florestais. Os testes foram realizados com o software SPRING, utilizando-se o algoritmo de crescimento de regiões. Foi executada uma interpretação visual como referência na avaliação dos resultados. A forma dos segmentos foi usada para auxiliar na escolha dos melhores limiares. O par de limiar mais próximo do referencial foi o 45 de similaridade com 300 de área. Pode-se afirmar que a área, o perímetro e o coeficiente de compacidade contribuíram para a escolha dos pares de limiares, porém, não conseguiram expressar claramente o melhor par.