No âmbito desta tese de doutoramento, estudou-se a vantagem da integração da incerteza no processo de extracção de informação temática, a partir de Imagens Multiespectrais de Muito Grande Resolução Espacial (IMGRE), assim como na posterior avaliação da exactidão temática.
Numa primeira fase, investigou-se o comportamento de um conjunto de medidas de incerteza que permitem quantificar a ambiguidade em especificar uma solução única, i.e., em atribuir uma única classe a uma Unidade Espacial de Análise (UEA) da imagem, nomeadamente, as medidas de não-especificidade, entropia e um ratio de incerteza disponibilizado no programa comercial IDRISI. O estudo foi efectuado com o objectivo de avaliar: (1) a sensibilidade das medidas à variação da compatibilidade entre as características das UEAs da imagem e as classes; e (2) a sensibilidade das medidas à dispersão, i.e., quando a UEA apresenta, no resultado da classificação, uma atribuição partilhada a várias classes.
Numa segunda fase, desenvolveu-se uma abordagem metodológica que integra, no processo de classificação combinada pixel/objecto, a informação da incerteza. A informação sobre a incerteza associada à classificação ao nível do pixel foi integrada no processo de classificação ao nível do objecto. Esta abordagem metodológica é semelhante a uma árvore de decisão, com uma estrutura hierárquica constituída por vários níveis, aos quais são aplicados um conjunto de regras. Ao nível da integração da incerteza no processo de avaliação da exactidão temática, desenvolveram-se dois índices de incerteza: um índice baseado na média, correspondendo ao valor complementar da incerteza média por classe, e um índice de incerteza baseado nos baixos valores de incerteza, i.e., correspondendo à percentagem de objectos por classe com incerteza inferior a 0.5. Para avaliar o potencial da informação disponibilizada pelos índices de incerteza foi feita uma análise comparativa com os resultados obtidos com os índices de exactidão estatísticos, Índice de Exactidão do Utilizador e Índice de Exactidão do Produtor,
tradicionalmente utilizados.
Dada a tendência de aumento significativo das acções de reabilitação urbana e a importância que a fase de diagnóstico representa na fase de planeamento, o desenvolvimento de metodologias e o teste de novas ferramentas de observação que permitam apoiar os vários agentes envolvidos no processo de reabilitação urbana, assume uma importância significativa. Neste contexto, considerou-se relevante abordar esta temática no âmbito deste trabalho, tendo- se estudado, igualmente, o potencial das IMGRE para extrair informação de suporte à avaliação do estado de conservação das coberturas do espaço edificado.
A metodologia de classificação proposta foi desenvolvida e testada primeiro no caso de uma área florestal, para obtenção de um Mapa de Unidades de Paisagem (MUP), tendo sido utilizadas imagens IKONOS multiespectrais com 4 m de resolução espacial. Posteriormente, foi aplicada ao caso do centro histórico da Baixa de Coimbra para obtenção de um mapa de anomalias e tipo de materiais das coberturas, tendo sido utilizadas imagens aéreas mutiespectrais com 0.5 m de resolução espacial e imagens multiespectrais do satélite QuickBird com 2.4 m de resolução espacial.
A escolha do primeiro caso de estudo, prendeu-se com o facto de a produção de cartografia de ocupação de solo ser uma área em que as imagens obtidas por detecção remota têm servido com sucesso como fonte de informação, mas em que o desenvolvimento de métodos de classificação que permitam atingir melhores resultados continuam a ser uma área de investigação, assim como o desenvolvimento de métodos de avaliação da exactidão. Neste caso, o objectivo consistiu em investigar se a introdução da incerteza no processo de classificação combinada melhora a exactidão do mapa produzido e se os índices de incerteza podem disponibilizar alguma informação sobre a qualidade dos classificadores e/ou da classificação.
No segundo caso de estudo, avaliou-se a aplicabilidade da abordagem metodológica para a produção automática de um Mapa de Anomalias das Coberturas (MAC) do património edificado, onde a detecção remota não tem sido utilizada. O inventário e levantamento dos edifícios da Baixa de Coimbra são uma tarefa complexa, agravada pelos problemas de acessibilidade aos edifícios antigos que dificultam as acções de inspecção. Por este motivo, é importante a procura de novas ferramentas de observação e novas soluções que possam servir de apoio ao diagnóstico e inspecção, indispensáveis na fase de definição de uma estratégia e planeamento de uma acção de reabilitação. Esta preocupação torna-se mais relevante quando se pretende inspeccionar um número elevado de edifícios (cerca de 800 edifícios no caso da Baixa de
Coimbra), num curto espaço de tempo.
Considera-se que este trabalho contribuiu para mostrar a utilidade da informação sobre a incerteza no âmbito do processo de produção da cartografia temática, bem como para melhorar o conhecimento sobre o comportamento das medidas de incerteza quando aplicáveis aos resultados de classificação temática, obtidos a partir de classificadores assistidos fuzzy e probabilísticos. Adicionalmente, considera-se que este trabalho contribuiu para a promoção da utilização dos dados de detecção remota de muito grande resolução espacial na área da reabilitação do património construído. Com efeito, a informação que é possível extrair destas imagens pode ser extremamente útil como apoio à fase de levantamento, diagnóstico e monitorização do edificado antigo ao nível das coberturas. Esta convicção é fundamentada com base nas conclusões, indicadas na secção 5.2, para cada uma das áreas de trabalho desenvolvidas nesta tese de doutoramento.