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ou número digital (ND) e combinadas com as classes temáticas de informação. Para
determinar a estrutura dos agrupamentos usa-se um programa denominado de
“Segmentação”, onde é especificado o tamanho mínimo de cada grupo e o grau de
similaridade entre os pixels deste grupo.
Ambos os métodos de classificação mencionados procuram agrupar os pixels de acordo
com seu valor do ND, sendo que cada um pertence a apenas uma categoria, assumindose
que ele é homogêneo e que seu valor corresponde a apenas a categoria na qual foi
classificado. Segundo Chuvieco (1996), Ji e Jensen (1999) Gond, Marceau e Howarth
(1992) e Wang (1990), este tipo de classificação digital simplifica a realidade, pois não
considera a mistura espacial das características da área, em função da resolução
espacial do sensor, além de realizar a classificação a partir das características espectrais
da imagem (Barnsley e Barr,1996). O que se obtém é a identificação do perímetro
urbano (Barr e James, 1975; Haack, Bryant e Adams, 1987; Khorram, Brockhaus e
Cheshire, 1987), e assim, o seu crescimento horizontal (Wang, 1993). Para Ji e Jensen
(1999), com relação à fusão entre imagens de datas diferentes, pode-se detectar algumas
mudanças no ambiente urbano de forma qualitativa, mas nunca quantitativamente com
imagens do TM/Landsat. Pode-se melhorar a classificação utilizando dados auxiliares
no momento de coleta das amostras (Westmoreland e Stow, 1992).
Isto também pode ser feito com as imagens do satélite SPOT (resolução espacial de 20
m nas bandas multiespectrais e 10 m na banda pancromática), pois a resolução espacial
é considerada insuficiente para estudos de áreas urbanas (Martin e Howarth,1989;
Baraldi e Parmiggiani, 1990). Jensen et al. (1994) informam que, para estudos de áreas
urbanas, é recomendável utilizar imagens com uma resolução de no máximo 5 x 5 m.
Com os avanços na resolução espacial das imagens de satélite, está ocorrendo uma
mudança de paradigmas. Segundo Blaschke et al.(2000), isto ocorre devido ao fato da
compreensão da imagem não estar expressa apenas na classificação do pixel, o qual
pode representar mais do que um alvo, pode representar características de objetos e a
sua relação mutua.
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