Avaliação de Técnicas de Processamento de Imagem na Identificação de Impactos Ambientais em linha de Transmissão de Energia Elétrica

Autores

  • Claudionor Ribeiro Silva Universidade Federal de Uberlândia Instituto de Geografia
  • Samuel Lacerda de Andrade Universidade Federal de Uberlândia
  • Admilson Penha Pacheco Universidade Federal do Pernambuco

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X19534

Palavras-chave:

LiDAR, Impactos ambientais, Linhas de transmissão de energia

Resumo

Os empreendimentos do setor energético são compostos basicamente por cabos e estruturas metálicas. Embora traga benefícios, a instalação e operação desses empreendimentos apresentam impactos ambientais relevantes ao longo do seu trajeto. Este trabalho tem como objetivo avaliar técnicas de processamento de imagem para identificar impactos ambientais em Linha de Transmissão (LT) de Energia Elétrica (Trecho: Ibicoara/BA x Brumado/BA). Foram realizados testes em ortofotos com a classificação MaxVer e com processo de Segmentação orientado ao objeto, com experimentos integrando dados Laser Scanner. Os resultados foram analisados com base nos erros de comissão (acurácia do usuário), omissão (acurácia do produtor) e índice kappa. Segundo o índice Kappa calculado, todos os testes realizados apresentaram classificações enquadradas como excelentes.  A utilização de dados laser scanner integrados com ortofotos demonstrou um avanço no refinamento dos resultados, apresentando maior acurácia tanto na classificação quanto na segmentação. Os principais indícios de impactos ambiental localizados na área de estudo estão relacionados com a exposição do solo para aberturas de acessos e implantação das infraestruturas da LT e para o uso/ocupação na agropecuária. A área de solo exposto medida nos experimentos é de 16%, demonstrando a necessidade de ações de prevenção e conservação em projetos de LT.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Claudionor Ribeiro Silva, Universidade Federal de Uberlândia Instituto de Geografia

Professor da Universidade Federal de Uberlândia; PhD - Universidade do Porto/Pt (UP); Doutor e Mestre - Universidade Federal do Paraná (UFPR); Eng. Agrimensor - Universidade Federal de Viçosa (UFV); Membro da pós-graduação em Meio Ambiente - UFU; É revisor nos jornais: Boletim de Ciências Geodésicas, Revista Brasileira de Cartografia; International Journal Remote Sensing; Canadian Journal Remote Sensing e outros. Trabalha na área Sensoriamento Remoto, PDI e IA.

Samuel Lacerda de Andrade, Universidade Federal de Uberlândia

Geógrafo formado na Universidade Federal de Uberlândia; Mestrando no programa de pós-graduação em Meio Ambiente e Qualidade Ambiental da Universidade Federal de Uberlândia; Atualmente é técnico do laboratório de Cadastro Técnico e Estudos Ambientais do Instituto de Geografia, na Universidade Federal de Uberlândia.

Admilson Penha Pacheco, Universidade Federal do Pernambuco

Graduado em Física na Universidade Federal do Rio Grande do Norte; M.Sc em Sensoriamente Remoto no INPE ; Doutorado em Geofísica na Universidade de São Paulo; Professor Associado na Universidade Federal de Pernambuco; Membro da pós-graduação em ciências Geodetic Sciences and Technology of Geoinformation (UFPE); Membro da pós-graduação em Geociências; É revisor nos jornais: Boletim de Ciências Geodésicas and Árvore. Trabalha na área de Geofísica; Meio Ambiente e Sensoriamento Remoto.

Referências

Andrade A. F., Centeno, J. A. S. (2003). Integração de informações espectrais e de forma na classificação de imagens com redes neurais. Boletim de Ciências Geodésicas, v. 09 (02), 217-231.

ANEEL – (2014) Agência Nacional de Energia Elétrica Linhas de Transmissão. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br/area.cfm?id Area=67>. Acesso em: 28/04/2014.

Arcoverde, G. F. B., Epiphanio, J. C. N., Martins, V. A., Maeda, E. E., Fonseca, L. M. G. (2010). Mapeamento de citrus: avaliação de classificações por árvore de decisão. Revista Brasileira de Cartografia, v. 62 (1), 91-102.

Baatz, M., Schäpe, A. (2000). Multiresolution segmentation: an optimization approach for high quality multi‑scale image segmentation. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v.58, 12‑23.

Blaschke, T. (2010). Object‑based image analysis for remote sensing. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v.65, 02-16.

Botelho, M. F., Centeno, J. A. S. (2005). Uso integrado de imagem de alta resolução espacial e altura derivada do LASER Scanner na escolha do classificador orientado a região. Boletim de Ciências Geodésicas, Curitiba, v. 11 (01), 71-87.

Costa, D. T., Vaz, J. S., Lopes, J. S. F. (2012). Grandes Impactos Ambientais no Mundo. Caderno de Meio Ambiente e Sustentabilidade. V. 01(01), 56-73.

Hay, G. J., Castilla, G., (2008). Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline. In: Blaschke, T., Lang, S., Hay, G(Eds.), Object Based Image Analysis. Springer, New York, 93–112.

Landis, J. R., Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, v. 33(01), 159-174.

Makarau, A., Palubinskas, G., Reinartz, P. (2011). Multi-sensor data fusion for urban area classification. In: Urban Remote Sensing Event 2011, Munique, 21-24.

Pinho, C. M. D. de, Fonseca, L. M. G., Korting, T. S., Almeida, C. M. de, Kux, H. J. H. (2012). Land‑cover classification of an intra-urban environment using high-resolution images and object‑based image analysis. International Journal of Remote Sensing, v.33, 5973‑5995.

Platt, R. V., Rapoza, L. (2008). An evaluation of an object‑oriented paradigm for land use/land cover classification. The Professional Geographer, v.60, 87‑100.

RIMA – (2014). Relatório de Impacto Ambiental LT 230 Kv Ibicoara/ Brumado II C1 e SE Ibicoara 230/138. Disponível em: . Acessado em: 08/10/2014.

Silva, C. R., Pacheco, A. P., Valente, S. (2014). Análise de dados SRTM e imagens CBERS 2b na identificação de áreas susceptíveis à ocupação irregular em faixa de servidão de linha de transmissão de energia elétrica. Ciência e Natura, v. 36(02), 128–136.

Downloads

Publicado

2016-01-31

Como Citar

Silva, C. R., Andrade, S. L. de, & Pacheco, A. P. (2016). Avaliação de Técnicas de Processamento de Imagem na Identificação de Impactos Ambientais em linha de Transmissão de Energia Elétrica. Ciência E Natura, 38(1), 146–155. https://doi.org/10.5902/2179460X19534

Edição

Seção

Geociências