Ciências Exatas e da Terra
Ciência da Computação
Resumo
A arborização apresenta caráter fundamental na realidade urbana mediante os inúmeros benefícios econômico-sociais que proporciona. Efetiva-se, no entanto, uma redução da vegetação por conta da expansão das cidades. Como reação parcial, o governo de Teresina-PI instituiu o artigo 172 da Lei Complementar nº 5.481, o qual exige que 12% dos lotes dos condomínios construídos em áreas de urbanização específicas sejam destinados à áreas verdes. Os métodos atuais para definição do percentual de cobertura arbórea apresentam grande ineficiência. Como existem poucos fiscais, e a medição é feita manualmente, gasta-se muito tempo. Ademais, essas áreas urbanas são remotas, dificultando o acesso a esses condomínios. Dessa forma, automatizar a fiscalização por meio da análise de imagens obtidas via satélite manifesta-se como solução ideal. Por isso, essa pesquisa objetiva determinar a viabilidade e a precisão do método de filtragem de cor como ferramenta da visão computacional e processamento de imagem (PDI) para definir a taxa de arborização em imagens de satélite fornecidas pelo Google Maps. Para isso, desenvolveu-se um algoritmo que identifica as regiões vegetadas de uma imagem, baseado no perfil de cor reconhecido na foto de uma árvore fornecida como referência. Para definir sua precisão, comparou-se os resultados do algoritmo em analisar lotes de Teresina com os dados extraídos manualmente. Obteve-se uma taxa média de erro de 14,8%, variando de -33,5% até 13,4%. Conclui-se pela grande instabilidade dos resultados que o método proposto é ineficaz.
Palavras-chave: Processamento digital de imagem, OpenCV, Arborização