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EMPREGO DE SEGMENTAÇÃO MULTIRESOLUCIONAL NO

MAPEAMENTO DE PADRÕES DE FORMAS DE RELEVO -

PORÇÃO NO LESTE DO ESTADO DO PARANÁ

Willian Bortolini (a), Claudinei Taborda da Silveira (b)

(a) Departamento de Geografia, Universidade Federal do Paraná, Email: willianbortolini@gmail.com

(b) Departamento de Geografia, Universidade Federal do Paraná, Email: claudineits@yahoo.com.br

Eixo 9: Geotecnologias e modelagem aplicada aos estudos ambientais

Resumo

O mapeamento de padrões de formas de relevo do Paraná foi executado a partir de

técnicas geomorfométricas baseadas na análise orientada ao pixel. Os resultados mostraram-se

fidedignos a realidade de campo, entretanto necessitaram da aplicação de filtros de generalização

e correções por interpretação visual. Estas limitações estão associadas a análise orientada ao pixel,

sendo ruídos e o efeito de borda. A aplicação de segmentação multiresolucional, que se baseaia na

segmentação de objetos que são posteriormente classificados, visou a redução destas limitações.

Para a segmentação dos objetos, foram utilizados atributos topográficos derivados de MDE, como

a declividade, amplitude altimétrica, relevo sombreado e índice de rugosidade do terreno. Para a

classificação, fora utilzados valores médios por objeto da ampltitude altimétrica e média da

declividade. Os resultados minimizaram as limitações presentes na análise orientada ao pixel,

apresentando objetos mais generalizados e melhor representando as descontinuidades do relevo.

Palavras chave: MDE; geomorfometria; mapeamento geomorfológico; segmentação

multiresolucional;

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1. Introdução

Baseado em técnicas de modelagem digital do relevo, o projeto de mapeamento

geomorfológico do estado do Paraná vem mapeando os padrões de formas de relevo,

adequados ao 4o nível taxonômico da proposta de Ross (1992), na escala 1:100.000. Este

trabalho deu continuidade ao mapeamento publicado no ano de 2006, em uma parceria entre a

Universidade Federal do Paraná e a MINEROPAR, que mapeou os três primeiros níveis

taxonômicos na escala 1:250.000 (OKA-FIORI et al., 2006).

A técnica aplicada no mapeamento dos padrões de formas de relevo fez uso de

quatro atributos topográficos: declividade e índice de posição topográfico (IPT), para o

mapeamento das planícies fluviais; e amplitude altimétrica e média declividade, para o

mapeamento dos demais padrões de formas de relevo. A técnica foi testada, antes de ser

aplicada a todo o estado, em algumas áreas (BORTOLINI et al., 2017; GOMES et al., 2018).

Os resultados obtidos se apresentaram fidedignos com a realidade de campo, além de serem

obtidos de maneira mais otimizada se comparado as técnicas tradicionais.

Entretanto, os resultados apresentaram algumas limitações. Estes se apresentaram

difusos, sendo corrigidos por meio de filtro de generalização. Além disso, apresentaram

efeito de borda, que cria classes de transição entre duas classes distintas, que não corresponde

com a realidade de campo. Esta última inconsistência teve de ser corrigida por meio de ajustes

baseados na interpretação visual do relevo sombreado (BORTOLINI et al., 2017; GOMES et

al., 2018).

Neste contexto, o uso do algoritmo de segmentação multiresolucional (BAATZ;

SCHAPE, 2000) surge como uma opção viável para minimizar as limitações encontradas nas

classificações orientadas ao pixel. Este algoritmo se baseaia na criação de objetos, que

correspodem a um agrupamento de pixels adjacentes que possuem características espacias e

espectrais homogêneas, formando objetos discretas e homogêneos (VERHAGEN; DRAGUT,

2011). O processo de agregação dos pixels e criação dos objetos leva em consideração três

critérios: fator de escala, cor e forma (dividida em compacidade e suavidade). Em seguida, os

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objetos criados são classificados segundo critérios morfométricos ou texturiais (CAMARGO

et al., 2009). Alguns trabalhos, como de Dragut e Blaschke (2006), Asselen e

Seijmonsbergen (2006), Camargo et al. (2009), Dragut e Eisank (2012), Eisank et al. (2014) e

Dekavalla e Argialas (2017), fizeram uso deste algoritmo para o mapeamento de formas de

relevo nas mais variadas escalas.

Deste modo, este trabalho tem por objetivo o emprego de segmentação

multiresolucional para o mapeamento de padrões de formas de relevo adequados ao 4o táxon

da classificação de Ross (1992). O resultado deste mapeamento foi comparado com o

Mapeamento Geomorfológico do Paraná, efetuado a partir de uma classificação orientada ao

pixel. Isto visa identificar as potencialidades e limitações da segmentação multiresolucional se

comparado a técnicas de mapeamento de formas de relevo orientadas ao pixel. A área de

estudo foi a porção da subunidade morfoescultural Planalto Dissecado de Tunas do Paraná

pertencente a carta Curitiba (MI 2842) (Figura 1), localizada na região leste do Paraná, no

chamado 1o Planalto, abrangenda a porção centro-norte da Região Metropolitana de Curitiba,

em uma área de 1018,77 km2.

Figura 1 - Área de estudo.

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2. Materiais e Métodos

A execução do trabalho foi composta por quatro etapas. Para isso, foram utilizados

os seguintes softwares: ArcGIS 10.1 (ESRI) e SAGA GIS (2.1.2), para o calculo dos atributos

topográficos, e eCognition (TRIMBLE), para os processos de segmentação e classificação.

A primeira etapa foi a aquisição do MDE. O modelo utilizado foi gerado a partir de

dados planialtimétricos (pontos cotados, curvas de nível e hidrografia) na escala 1:50.000,

provindas da base de dados topográfica do Departamento de Serviço Geográfico (DSG) e do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O algorítmo utilizado para a

interpolação dos dados foi o ANUDEM (HUTCHINSON, 1988), e a resolução espacial é de

20 metros, calculada pelo método de complexidade do relevo (HENGL, 2006), que calculada

a resolução espacial em função da relação entre as curvas de nível a área.

Na segunda etapa foram calculados os seguintes atributos topográficos: ampltitude

altimétrica, a partir da aplicação de um raio de análise de vizinhança circular de 400 metros,

correspondente ao comprimento médio das vertentes na área de estudo (BORTOLINI et al.,

2018); declividade, calculado a partir de uma janela móvel 3x3 pixels, utilizando o algoritmo

proposto por Horn (1981); média da declividade, calculado a partir da aplicação do calculo da

média sobre a declividade em um raio de análise de vizinhança circular de 400 metros, que foi

definido da mesma maneira do raio utilizado no cálculo da amplitude altimétrica; relevo

sombreado, com azimutes de 45o e 315o, e altitude de 45o, calculado a partir de uma janela

móvel 3x3 pixels, utilizando o algoritmo proposto por Horn (1981); e o índice de rugosidade

do terreno (IRT), calculado a partir da proposta de Riley et al. (1999).

Na terceira etapa, a segmentação foi executada a partir do uso dos seguintes atributos

topográficos e seus respectivos pesos: amplitude altimétrica (2), declividade (2), IRT (2),

relevo sombreado com azimute de 45o (1) e relevo sombreado com azimute de 315o (1). Os

três primeiros atributos representam critérios referentes a rugosidade do relevo, e os dois

ultimos a forma. O uso dos dois valores de azimute para os relevos sombreados se deve ao

fato de que representam as duas principais direções de orientação das formas de relevo locais,

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NW-SE e NE-SW. Foi dado peso menor aos relevos sombreados pois são dois atributos que

se complemenam, e quando somados adquirem o mesmo peso dos demais atributos

topográficos.

Os critérios de segmentaçao utilizados foram: fator de escala 120; cor 0,5 forma 0,5

(compacidade 0,5 e suavidade 0,5) (Figura 2). Estes valores foram selecionados a partir de

uma série de testes de combinações de critérios, sendo estes o que melhor segmentaram

objetos que representassem as formas de relevo da área.

Figura 2 - Objetos segmentados com os fatores de escala: A: 100; B: 120 (utilizado no trabalho); C: 140.

A quarta etapa foi a classificação dos objetos segmentados. Para esta etapa, foram

utilizados os valores da média da ampltitude altimétrica e média da média da declividade,

ambos calculados por objeto segmentado. Foram utilizados os intervalos de valores para cada

padrão de relevo empregados por Bortolini et al. (2018) e no mapeamento geomorfológico do

Paraná para esta subunidade morfoescultural (Tabela I).

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Tabela I - Critérios para a classificação dos padrões de formas de relevo

Padrão de forma de relevo Intervalos de valores de média

da amplitude altimétrica

Intervalos de valores de média

da média da declividade

Colinas

<50 m <8%

50 a 70 m <8%

70 a 100 m <8%

Colinas onduladas

<50 m 8 a 30%

<50 m >30%

50 a 70 m 8 a 30%

Morrotes

50 a 70 m >30%

70 a 100 m 8 a 30%

70 a 100 m > 30%

Morros 100 a 200 m <30%

Morros dissecados 100 a 200 m >30%

Morros elevados >200 m Qualquer

3. Resultados e Discussões

O resultado da aplicação da técnica de segmentação multiresolucional para o

mapeamento de padrões de formas de relevo é apresentado na Figura 3. Foram mapeados os

mesmos seis padrões de formas de relevo do Projeto de Mapeamento do estado do Paraná,

sendo eles: colinas, colinas onduladas, morrotes, morros, morros dissecados e morros

elevados.

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Figura 3 - Mapa de padrões de formas de relevo.

Comparando através de matriz de confusão o mapeamento a partir de análise

orientada ao pixel, executado no âmbito do projeto de mapeamento geomorfológico do estado

do Paraná, com o mapeamento a partir de análise orientada ao objeto executado neste

trabalho, foi constatado uma concordância de aproximadamente 71% (Figura 4C). Este valor

de discordância era esperado, pois previamente se acreditava em algumas significativas

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mudanças no mapeamento devido a minimização das limitações apresentadas na classificação

pixel-a-pixel. Como observado na Figura 4, a grande maioria das porções de cada padrão de

formas de relevo apresentam correspondência entre os mapas (Figuras 4A e 4B). Nas poucas

porções onde não houve correspondência, isto ocorreu pois os valores de média da amplitude

altimétrica e da média da média da declividade se apresentaram muito próximos aos valores

limites dos intervalos dos critérios de classificação do padrão de forma de relevo.

Provavelmente são área de difícil classificação do padrão de forma de relevo, onde é

necessário verificação de campo. Dos nove pontos de campo visitados durante o projeto de

mapeamento geomorfológico do Paraná nesta área, apenas um não apresentou descrição

totalmente correspondente com os resultados.

Figura 4 - Mapa de padrões de formas de relevo por análise orientada ao pixel; B: Mapa de padrões de formas de

relevo por análise orientada ao objeto; C: Matriz de confusão entre os dois mapas.

Quanto ao emprego da técnica, a aplicação de segmentação multiresolucional

minimizou algumas das limitações apresentadas no mapeamento a partir de analise orientada

ao pixel (Figura 5). A primeira limitação minimizada foi o efeito "sal e pimenta", que se

caracteriza pela presença de pixels ruidosos, ou seja, os resultados apresentados pela

classificação acabam sendo difusos. Este quadro exige a aplicação de filtros de generalização

para o tratamento destes ruídos. A Figura 5A1 apresenta o resultado da classificação orientada

ao pixel, que mesmo após a aplicação de filtro de generalização apresenta uma distribuição

difusa das classes de padrões de formas de relevo. Por sua vez, na figura 5A2, a partir do

emprego de segmentação multiresolucional, objetos segmentados, que englobam um

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agrupamento de pixels adjacentes com certa homogeneidade, não permitem que o resultado

final da classificação apresente pequenos agrupamento ruidosos de uma classe em meio a área

de outra classe.

Figura 5 - A1 e B1: Padrões de formas de relevo mapeados a partir de análise orientada ao pixel. A2 e B2:

Padrões de formas de relevo mapeados a partir de análise orientado ao objeto.

A segunda limitação minimizada é referente ao efeito de borda, que cria uma classe

de transição entre duas classes distintas, que não corresponde com a realidade de campo

(Figuras 5A1 e 5B1). Esta limitação está associada ao uso de raios de análise de vizinhança no

cálculo de atributos topográficos como amplitude altimétrica e média da declividade, que

foram utilizados de forma direta para a classificação orientada ao pixel (BORTOLINI et al.,

2017; BORTOLINI et al., 2018). Entretanto, o emprego de segmentação multiresolucional

cria objetos a partir da agregação de pixels que apresentam certa homogeneidade, separando-

os de agrupamento de pixels adjacentes com características diferentes. Deste modo, os objetos

conseguem representar as descontinuidades do relevo, principalmente em áreas onde o relevo

apresenta formas muito distintas entre si (Figura A2 e B2).

O emprego de segmentação multiresolucional possibilita a minimização das

limitações acima citadas sem a necessidade de aplicação de filtros de generalização ou a

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execução de ajustes por interpretação visual. Desta maneira, elimina a subjetividade que está

associada a estes dois procedimentos, além de otimizar o processo de mapeamento dos

padrões de formas de relevo.

4. Considerações Finais

O emprego de segmentação multiresolucional apresentou potencialidade na

minimização das limitações apresentadas no mapeamento de padrões de formas de relevo do

Projeto de Mapeamento Geomorfológico do Estado do Paraná, que fez o emprego de análise

orientada ao pixel.

Os resultados obtidos abrem a possibilidade de estudos visando o emprego de

segmentação multiresolucional no mapeamento de padrões de formas de relevo em outras

áreas de estudo, aperfeiçoando os já consistentes produtos cartográficos gerados a partir dos

trabalhos do projeto de mapeamento do estado do Paraná. Também abrem a possibilidade do

uso desta técnica no mapeamento de formas de relevo em outros níveis taxonômicos da

proposta de Ross (1992).

Agradecimentos

A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela

bolsa de fomento em nível de mestrado concedida para o desenvolvimento da pesquisa; ao

Laboratório de Pesquisas em Geomorfologia e Geotecnologias (LAGEO) da UFPR; e ao

Laboratório de Sensoriamento Remoto e Processamento de Imagens do Departamento de

Geomática da UFPR pela licença do software eCognition..

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