RESUMO
A extensão da malha rodoviária brasileira tanto em pistas simples quanto em pistas duplas ou alargamento de rodovias, tem aumentado significativamente junto ao crescimento populacional, e os impactos causados em função das construções e reformas vêm sendo constantemente discutidos sob o ponto de vista de suas consequências ambientais. Rodovias nunca deixarão de existir, tampouco novas construções, contudo, a implantação de medidas de controle e monitoramento ambiental podem reduzir os impactos negativos evitando danos irreversíveis ao meio ambiente. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para classificação de regiões em imagens do entorno de rodovias com base em Processamento Digital de Imagens (PDI) e Lógica Fuzzy a partir do uso dos descritores de cor e textura que melhor caracterizam os variados tipos de cobertura do solo. Para isso foram extraídas 600 amostras (recortes de imagens) de dimensões 29×29 pixels do entorno da rodovia Raposo Tavares, sendo 100 amostras para cada grupo de cobertura do solo considerados neste trabalho: residências, indústrias, rodovias, solo exposto, vegetação rasteira (gramíneas) e vegetação arbórea (matas). A partir dessas amostras foi construído um SIF (Sistema de Inferência Fuzzy) para classificação dos tipos de cobertura do solo. Ao se aplicar este sistema nas 600 amostras obteve-se uma matriz de confusão dos resultados e um índice kappa igual a 0,9197, que mostra a eficiência da metodologia desenvolvida.
Palavras-chave:
rodovia; cor e textura; fuzzy; Mamdani; classificação e segmentação