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obter sucesso com a segmentação, é necessário definir os elementos a serem
classificados na imagem (Blaschke et al., 2000), o que acaba dependendo da escala de
trabalho. A seguir apresentamos alguns princípios de segmentação. Para uma visão de
conjunto dos procedimentos usuais de segmentação, vide Silva (1995), Venturieri
(1996), Baatz e Schäpe (2000) e Blaschke et al. (2000).
Segundo Silva (1995) a segmentação pode basear-se nas propriedades de borda, tais
como: o nível de cinza, a distribuição de cor, ou a textura. Os algoritmos de
segmentação baseiam-se nas propriedades fundamentais dos valores de nível de cinza: a
similaridade (proximidade radiométrica entre os pixels), e na descontinuidade
(fragmentação da imagem com base nas mudanças abruptas dos níveis de cinza).
A Figura 2.11 é um exemplo do uso de um algoritmo de segmentação na imagem do
IKONOS II. Convém notar que os pixels que apresentam o mesmo valor radiométrico,
são agrupados numa mesma região, quando há uma mudança abrupta dos valores
radiométricos, tem-se uma outra região.
Fig. 2.11 – Algoritmos de segmentação: similaridade e descontinuidade, noroeste de
Santo André (SP).
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