scholarly journals PROPOSAL OF CHANGE DETECTION IN LAND COVER FOR PIPELINE MONITORING FROM RAPIDEYE AND IKONOS IMAGES

2014 ◽  
Vol 32 (4) ◽  
pp. 655 ◽  
Author(s):  
Paulina Setti Riedel ◽  
Mara Lúcia Marques ◽  
Mateus Vidotti Ferreira ◽  
Marcelo Elias Delaneze

ABSTRACT. The goal of this study was to improve and evaluate the applicability of a methodological procedure of pipeline monitoring to reveal indicators of thirdparty activities that may interfere with the structural preservation of pipes and environmental damages. The procedure was developed from the technique of changedetection through object-based classification of land cover, using high resolution satellite images applied to a section of the Guararema-Mauá – São Paulo pipeline, Brazil. In the seven-month monitoring period performed with RapidEye imaging, an area of 2.024 km2 was identified as area of change, corresponding to 3.30% of thetotal area analyzed. For the monitoring performed with Ikonos imaging during a four-month period, changes were detected in an area of 0.187 km2, which correspondedto 1.92% of the total area analyzed. The main changes in land cover were from Bare Soil to Grassland, due to changes related to the different stages of agriculturalactivity and reforestation areas, as well as the natural regeneration of vegetation over the pipeline and solid waste landfill. The results of the change detection of landcover from object-based classification were close to the technique reference limit for areas with great complexity and diversity of space occupation.Keywords: structural preservation of pipes, object-based classification, high resolution satellite images. RESUMO. Este estudo teve por objetivo avaliar a aplicabilidade de um procedimento metodológico de monitoramento de faixas de dutos que revelem indicativos deatividades de terceiros que podem interferir na integridade estrutural dos dutos e provocar danos ambientais. O procedimento foi desenvolvido a partir da técnica dedetecção de mudanças na cobertura da terra pela classificação baseada no objeto, com utilização de imagens orbitais de alta resolução. Este procedimento foi empregadoem um trecho da faixa de dutos Guararema-Mauá – SP, no monitoramento realizado por meio de imagens RapidEye. Em um período de sete meses, foram identificados 2,024 km2 como área de mudança, que corresponde a 3,30% do total da área analisada. Para o monitoramento realizado a partir da imagem Ikonos, com período de quatro meses, foi identificada como mudança uma área de 0,187 km2, correspondendo a 1,92% do total da área analisada. As principais mudanças ocorridas foramentre Solo Exposto e Vegetaçao Rasteira, devido às alterações ocorridas nos estágios de cultivo agrícola e áreas de reflorestamento, como também, estão associadas às áreas de regeneração da vegetação da faixa de dutos e aterro sanitário. Os resultados da detecção de mudanças da cobertura da terra pela classificação baseada no objeto atingiram acertos próximos ao limite de para esta técnica, em áreas com grande complexidade e diversidade de ocupação do espaço.Palavras-chave: integridade estrutural dos dutos, classificação baseada no objeto, imagens orbitais de alta resolução.

2017 ◽  
Vol 9 (8) ◽  
pp. 804 ◽  
Author(s):  
Biao Wang ◽  
Jaewan Choi ◽  
Seokeun Choi ◽  
Soungki Lee ◽  
Penghai Wu ◽  
...  

2011 ◽  
Vol 21 (1) ◽  
pp. 19 ◽  
Author(s):  
Catherine Mering ◽  
Franck Chopin

A new method of land cover mapping from satellite images using granulometric analysis is presented here. Discontinuous landscapes such as steppian bushes of semi arid regions and recently growing urban settlements are especially concerned by this study. Spatial organisations of the land cover are quantified by means of the size distribution analysis of the land cover units extracted from high resolution remotely sensed images. A granulometric map is built by automatic classification of every pixel of the image according to the granulometric density inside a sliding neighbourhood. Granulometric mapping brings some advantages over traditional thematic mapping by remote sensing by focusing on fine spatial events and small changes in one peculiar category of the landscape.


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