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tais descontinuidades representem os limites (ou borda) dos segmentos. Segundo
Blaschke et al. (2000) existem os mais diferentes detetores de bordas, tais como os
operadores Laplace e Sobel. Para Schneider et al. (1997), a homogeneidade da
segmentação por borda não é automaticamente garantida.
Por último, há segmentação por divisão e fusão de região que se inicia na subdivisão da
imagem em regiões disjuntas arbitrariamente, sendo em seguida realizadas várias
tentativas de junção e/ou separação das regiões para encontrar a segmentação correta.
Segundo Venturieri (1996), cada região poderá unir-se com sua vizinhança, desde que
sejam obedecidos os critérios de similaridade e descontinuidade previamente
estabelecidos.
Com estes tipos de segmentação efetuaram-se classificações por campo ou por parcela e
obtiveram-se bons resultados em vários estudos (Silva, 1997; Venturieri, 1996;
Nascimento, 1997). Os resultados são freqüentemente mais fáceis de serem
interpretados do que quando se usa a classificação por pixel. “Campo” ou “parcela”
referem-se a regiões homogêneas da terra (agricultura, jardim, estrutura urbana e
rodovias) que já existem e são visíveis na imagem. Segundo Blaschke et al. (2000), esta
metodologia contribui para a classificação de imagens de alta resolução.
2.5.3.1 – SEGMENTAÇÃO MULTI-RESOLUÇÃO E CLASSIFICAÇÃO
BASEADA NO OBJETO
A técnica de segmentação multi-resolução foi desenvolvida para extrair objetos de
imagens em resoluções que possam ser livremente escolhidas e de fontes de dados tão
diferentes como imagens de radar, fotografias aéreas, imagens médicas e imagens de
satélites orbitais. Uma surpreendente característica da análise orientada ao objeto é a
possibilidade de se adicionar informações que podem ser baseadas no objeto da
imagem. Além da tonalidade, estas informações referem-se à forma, textura, contexto e
informação de outros objetos. Uma descrição fundamental destas técnicas encontra-se
no User Guide do aplicativo eCognition (Definiens, 2002). Esta pesquisa foi efetuada
no âmbito de teste com a versão eCognition 2.0 (20 de Janeiro de 2002).
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