Esse é um guest post elaborado pela usuária QGIS Mônica Pacheco.
Esse post foi elaborado pela Bióloga Mônica Pacheco de Araújo, que atua como pesquisadora bolsista do CNPq junto ao Núcleo de Estudos Ambientais da Universidade Federal do Tocantins, com ênfase em Ecologia da Paisagem e Conservação de Recursos Naturais. É entusiasta aprendiz da aplicabilidade das geotecnologias livres em sua área de pesquisa.

Neste tutorial ela um passo a passo para realizar a classificação supervisionada de uma imagem Landsat 5 TM com fins de categorização da cobertura do solo numa bacia hidrográfica (delimitação realizada com o TauDEM). A acurácia geral da classificação e o coeficiente Kappa foram calculados a partir da matriz de confusão gerada pelo plugin. Os processos foram realizados em OS Windows 7, QGIS 2.8.3, SCP Plugin v. 4.

   Download do tutorial em PDF

Sobre o SCP Plugin

O Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) é um complemento desenvolvido para o QGIS que possibilita a classificação pixel a pixel semi-automática ou supervisionada de imagens, capturadas por diversos sensores/satélites, como:

  • GeoEye-1 (bandas 1, 2, 3, 4)
  • Landsat 8 OLI (bandas 2, 3, 4, 5, 6, 7)
  • Landsat 7 ETM+ (bandas 1, 2, 3, 4, 5, 7)
  • Landsat 4-5 TM (bandas 1, 2, 3, 4, 5, 7)
  • Landsat 1-3 MSS (bandas 4, 5,6,7)
  • Pleiades (bandas 1, 2, 3, 4)
  • QuickBird (bandas 1, 2, 3, 4)
  • RapidEye (bandas 1, 2, 3, 4, 5)

As ferramentas disponíveis realizam o pré-processamento de imagens, o pós-processamento de classificações e álgebras de mapas. Com o SCP é possível criar áreas amostrais de forma rápida, denominadas de ROIs (Regions of Interest), as quais são salvas em formato shape. As assinaturas espectrais são calculadas automaticamente e podem ser visualizadas graficamente no histograma. Também podem ser calculadas as distâncias espectrais entre as assinaturas. Além disso, podem ser exportadas ou importadas de fontes externas, sendo possível acessar a biblioteca da USGS (United States Geological Survey) por meio do plugin.classificacao_supervisionada_QGIS

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Geógrafo, blogueiro, Nerd-GeoGeek. Integrante da comunidade QGIS Brasil e apaixonado por Open-Source & Open-Data.