Mapeamento da cobertura do solo ao longo da faixa de domínio de trem metropolitano: Linha F em São Paulo.
O transporte ferroviário de passageiros ganha importância estratégica na melhoria do trânsito e qualidade de vida dos grandes centros urbanos, mas no Brasil enfrenta sérios problemas operacionais, como obsolescência da infra-estrutura e invasão da faixa de domínio, comprometendo sua segurança e oper...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-06112008-101424 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-06112008-101424/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Geoprocessamento Geoprocessing Land cover Railway transport Remote sensing Sensoriamento remoto Transporte ferroviário Uso do solo |
| Resumo: | O transporte ferroviário de passageiros ganha importância estratégica na melhoria do trânsito e qualidade de vida dos grandes centros urbanos, mas no Brasil enfrenta sérios problemas operacionais, como obsolescência da infra-estrutura e invasão da faixa de domínio, comprometendo sua segurança e operacionalidade. O objetivo central deste trabalho é o mapeamento da cobertura do solo ao longo da faixa de domínio de uma linha de trem metropolitano. A área de estudo concentra-se nas adjacências da Linha F de trem metropolitano de São Paulo, operada pela CPTM Companhia Paulista de Trens Metropolitanos, com 38,8 km de extensão, cruzando as zonas central e leste da capital paulista, estendendo-se até outros municípios da Grande São Paulo. A metodologia adotada compreende o uso de imagem de satélite de alta resolução espacial IKONOS II, e técnica de classificação baseada em regiões. Os classificadores por regiões utilizam, além de informação espectral de cada pixel, a informação espacial que envolve a relação entre os pixels e seus vizinhos. Através da interpretação visual, foram identificadas doze classes de coberturas do solo, cujas feições nortearam os parâmetros da segmentação. A imagem segmentada foi então classificada usando o algoritmo de Bhattacharyya e pós-classificada utilizando regras e critérios definidos para cada classe, de acordo com seus atributos e contextualização. O desempenho da classificação final foi avaliado com base no coeficiente Kappa tendo atingido nível aceitável de correspondência. O mapa de cobertura do solo gerado a partir da classificação, demonstra que o entorno da linha é composto, predominantemente, por materiais impermeáveis como asfalto e concreto mas possui presença significativa de elementos naturais como vegetação e água. Desta forma, comprova-se a aplicabilidade de imagem de satélite de alta resolução e técnicas de processamento de imagem como suportes ao planejamento e gerenciamento do entorno da ferrovia. |
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