AULA16~1

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO SUL DA BAHIA 
C.C.: SISTEMAS DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS 
 
Professor João Batista Lopes da Silva 
Roteiro de aula prática: 16: Classificação supervisionada de imagens no QGIS 1 
ROTEIRO DE AULA PRÁTICA 16: Classificação supervisionada de imagens no QGIS 
Introdução 
Pode-se definir sensoriamento remoto ou teledetecção como a ciência que tem por objetivo a captação de 
imagens da superfície terrestre. Isto contrasta com o sensoriamento in situ, onde os objetos são medidos e 
observados no local onde ocorrem. Em outras palavras, o sensoriamento remoto está relacionado à ausência 
de contato físico entre o sensor (câmara fotográfica, satélite) e o alvo (objeto). Desta forma, o sensoriamento 
remoto também pode incluir o estudo das técnicas de aerofogrametria e fotointerpretação, uma vez que 
fotografias aéreas são remotamente captadas. Contudo, o termo se refere a captação, processamento e 
representação de imagens orbitais. As imagens de sensoriamento remoto disponíveis atualmente, são a 
forma mais rápida de se obter informações espaciais em formato digital, permitindo que estas fontes sejam 
combinadas a outras informações, de forma a constituir um banco de dados geográfico sobre o espaço em 
questão. O processamento dessas informações, espacialmente referenciadas em meio digital é a base dos 
sistemas de informação geográfica. Dentro das geotecnologias hoje disponíveis (sistemas de posicionamento 
global, aerofotogrametria digital) o sensoriamento remoto desponta como tecnologia imprescindível em 
aplicações geoambientais. 
Objetivos 
Fazer uma composição RGB de imagens do Satélite CBERS 4 sensor MUX utilizando o QGIS. Faça a extração 
da área de interesse da imagem composta, em nosso caso o município de Itabela, e também a classificação 
de uso e ocupação do solo do município de Itabela utilizando o QGIS. 
Dados Necessários e materiais necessários 
Os seguintes arquivos, necessários à execução desse exercício, encontram-se no diretório ...\AP16\dados: 
• ItabelaUTM.shp 
• CBERS_4_MUX_20160603_149_119_L4_BAND6.tif (0,52 – 0,59 µm – banda do verde) 
• CBERS_4_MUX_20160603_149_119_L4_BAND7.tif (0,63 – 0,69 µm – banda do vermelho) 
• CBERS_4_MUX_20160603_149_119_L4_BAND8.tif (0,77 – 0,89 µm – Infravermelho próximo) 
Atividades – Faça o relatório de aula prática 
Faça um relatório da aula prática, mostrando onde as imagens foram adquiridas (na metodologia), indicando 
as operações realizadas com as imagens. 
Procedimentos 
Observação: os procedimentos apresentados a seguir são um roteiro geral utilizado para completar este 
exercício. Entretanto, o usuário é encorajado a efetuar experimentos com o programa e a ser criativo (em 
casa!). 
Sugestão: antes de iniciar o roteiro de aula prática, crie uma pasta chamada Workspace em algum diretório 
raiz: c:/workspace. Todas as suas atividades serão desenvolvidas dentro deste diretório 
 
 
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1. Como baixar imagens gratuitamente 
As imagens CBERS foram adquiridas gratuitamente no site do INPE: http://www.inpe.br/ -> Produtos e 
Serviços (Dados de Satélites) -> Catálogo de Imagens (http://www.dgi.inpe.br/siteDgi/portugues/index.php) 
-> Catálogos (Outros Satélites ou CBERS 4). 
2. Composição RGB 
Crie um novo projeto em branco. Não é necessário adicionar as camadas, ou imagens, para fazer as 
composições, porém para fins didáticos iremos inserir para comparar com as composições criadas. 
Acesse o ícone Adicionar Camada Raster ou o menu Camada → Adicionar camada → Raster. 
 
Adicione as camadas Raster: 
• CBERS_4_MUX_20160603_149_119_L4_BAND6.tif; 
• CBERS_4_MUX_20160603_149_119_L4_BAND7.tif; e 
• CBERS_4_MUX_20160603_149_119_L4_BAND8.tif. 
Adicione também as camadas vetorais (Camada → Adicionar camada → Vetorial). 
• ItabelaUTM.shp 
2.1 Composição RGB imagem falsa cor 
No campo Arquivos de Entrada, selecione a pasta com as bandas multiespectrais do sensor, bandas 8, 7 e 6, 
nesta ordem. Em seguida, marque a ordem das bandas de acordo com o seu interesse, anote a relação da 
ordem de entrada das bandas. 
http://www.inpe.br/
http://www.dgi.inpe.br/siteDgi/portugues/index.php
 
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No campo Arquivo de saída, indique uma pasta de saída para o novo TIF, Composicao-FalsaCor. Nas opções 
seguintes, marque o campo “Coloque cada arquivo de entrada em uma banda separada”. 
 
Você pode marcar a opção “Abrir arquivo de saída depois executar o algoritmo”. Clique no botão Executar 
e aguarde o término do processo. A composição de bandas da cena multiespectral CBERS RGB com resolução 
espacial de 20 metros será criada. 
Após a composição ser criada é necessária a configuração da imagem para ser representada na falsa cor, 
onde a cor vermelha (R) será a banda 8, verde (G) será a banda 7 e azul (B) será a banda 6. Para isto deve-se 
 
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ir em propriedades da camada, dois cliques na camada Composicao-FalsaCor -> Estilo. Como no processo de 
composição troca-se as bandas a configuração será RGB 3-2-1, depois na opção Melhorar contraste escolha 
a opção Estender para MaxMin - > Aplicar. 
 
 
3. Recorte da Área de interesse de trabalho 
O processo de recorte de área de interesse é muito comum, pois extrai somente as áreas que temos interesse 
de trabalhar, diminuindo a base de dados (menor armazenamento), acelerando o tempo de processamento. 
Para recortar as composições, acesse o menu Raster → Extrair → Recortar pela camada de máscara... Na 
janela do Cortador indique o arquivo raster de entrada (em nosso caso, Composicao-FalsaCor). Informe o 
local e o nome do arquivo de saída e, se desejar, peça para ocultar os valores nulos do novo dado gerado -> 
 
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Comp-Itabela. Na Camada Máscara selecione neste caso Itabela-UTM. Habilite a opção “Criar uma banda 
alfa de saída”. Depois, clique em Executar. 
 
Novamente é necessário fazer a configuração da composição. Para isto deve-se ir em propriedades da 
camada, dois cliques na camada Composicao-FalsaCor -> Estilo. Como no processo de composição troca-se 
as bandas a configuração será RGB 3-2-1, depois na opção Melhorar contraste escolha a opção Estender 
para MaxMin - > Aplicar. 
 
 
 
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4. Classificação de imagem e confecção de mapa temático 
DICA PARA PREPARAÇÃO 
Para facilitar a identificação das feições, pode-se acessar imagens do Google no QGIS, utilizando o os serviços 
QuickMapServices, com a conexão XYZ Tiles. Na janela Conexão XYZ, informe o nome do provedor de 
imagens e o link para acesso. No campo Nome, digite Google Satellite. Para descarregar imagens do Google 
Earth no QGIS, copie o link do provedor de imagens: 
https://mt1.google.com/vt/lyrs%3Ds%26x%3D{x}%26y%3D{y}%26z%3D{z} 
Cole o link no campo URL e clique em OK. 
 
Para visualizar a imagem de satélite sobre a sua área de estudo, basta clicar duas vezes sobre o ícone ou 
arrastá-lo para o painel de camadas. Desta forma é possível verificar quais são as feições que temos dúvidas, 
porém como o georreferenciamento é diferenteas áreas não coincidem, mesmo assim, podemos utilizar 
como indicativo. 
VOLTANDO A CLASSIFICAÇÃO 
Crie um novo projeto em branco. Para fazer a classificação das imagens será utilizado o Complemento Semi-
Automatic Classification Plugin (SCP), assim inicialmente devemos instalação o complemento Semi-
Automatic Classification Plugin (SCP). Para isto vá em Complementos -> Gerenciar e Instalar complementos 
 
Procure pelo Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) e Instalar Complemento. 
 
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Após a instalação do complemento, suas ferramentas ficam disponíveis através do menu, da barra de 
ferramentas e de um painel (SCP Dock). 
 
Em SCP Dock -> Band Set -> Multiband image list -> open file ou select a multiband image carregue a 
imagem que será feita classificação, em nosso caso Comp-Itabela. 
 
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Depois em SCP Dock -> Traning Input -> Create a new training input crie um arquivo que irá receber as 
amostras de treinamento, coloque o nome de amostras. 
 
Após inserir a imagem e criar o arquivo das amostras de treinamento, faça a criação das Classes Temáticas. 
Na aba SCP Dock -> Training Input -> Macroclasses list insira as classes com o botão (+), após inserir a classe 
deve-se nomear a classe e colocar uma cor que presente esta classe. Neste exercício serão feitas 4 classes 
temáticas: 1 – Agricultura / Silvicultura; 2 – Cursos de Água; 3- Pastagem; e 4 – Vegetacao Nativa. Coloque 
cores para cada classe que represente a classe temática. OBS: NÃO COLOQUE ACENTOS NAS PALAVRAS. 
 
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Com as classes definidas deve-se criar as amostras de treinamento. Para criar as amostras utilize a ferramenta 
, localizada na barra de ferramentas do Plugin Semi-Automatic Classification Plugin (SCP), e desenhe um 
polígono numa feição da imagem com a classe temática 1 – Agricultura / Silvicultura utilizando o botão 
esquerdo do mouse e para finalizar utilize o botão direito do mouse. 
 
Após desenhar o polígono com a feição 1 – Agricultura / Silvicultura pode se salvar a amostra, para isto vá 
em SCP Dock -> Training Input -> ROI Signature List selecione a MC ID 1 (referente a classe 1 – Agricultura / 
Silvicultura) e depois clique no botão para salvar a amostra, repare que automaticamente é acrescentado 
 
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mais 1 no valor de C ID, isto para denominar a amostra de treinamento. Crie pelo menos 10 amostras para 
cada feição. 
 
Também é possível criar amostras de treinamento com o botão , esta ferramenta irá criar amostras de 
treinamento com base nos valores homogêneos dos pixels. 
 
Para a criação das amostras das outras feições é importante após criar o polígono da amostra selecionar a 
MC ID dela, como: 2 – Cursos de Agua. Segue o exemplo abaixo da feição 2 – Cursos de Agua. Crie pelo menos 
10 amostras para cada feição. 
 
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Para a criação das amostras das outras feições é importante após criar o polígono da amostra selecionar a 
MC ID dela, como: 3 – Pastagem. Segue o exemplo abaixo da feição 3 – Pastagem. Crie pelo menos 10 
amostras para cada feição. 
 
Para a criação das amostras das outras feições é importante após criar o polígono da amostra selecionar a 
MC ID dela, como: 4 – Vegetacao Nativa. Segue o exemplo abaixo da feição 4 – Vegetacao Nativa. Crie pelo 
menos 10 amostras para cada feição. 
 
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Ao final ter-se-á 40 amostras, 10 amostras de cada feição. 
 
Para melhorar o procedimento de classificação, faça a união das amostras de treinamento, assim elas irão 
representar uma única feição. Para isto selecione as amostras da mesma classe, por exemplo MC ID 1 
(Agricultura / Silvicultura) e clique no botão SCP Dock -> Training Input -> ROI Signature List -> Merge 
highlighted spectral signatures obtaining the average signature . 
 
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Aceite a união e renomeie ela, e coloque a cor desejada. 
 
Faça isto com as demais classes. Após a união de todas das amostras das mesmas classes, pode-se apagar as 
amostras ou desabilitar o uso delas. 
Escolha o algoritmo classificador. Vá para SCP Dock -> Classification -> Algorithm e escolha o Minimum 
Distance, escolha a classificação ser feita pelo MC ID. Coloque também a máscara, em Apply Mask, em 
nosso caso ItabelaUTM.shp. Clique no botão Run para fazer a classificação. 
 
 
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5. Remoção de ruídos da imagem resultante da classificação 
Para a remoção de ruídos da imagem resultante da classificação será realizado uma filtragem. Inicialmente 
devemos instalação o complemento “Processar”. Para isto vá em Complementos -> Gerenciar e Instalar 
complementos 
 
Na aba do menu “Processar”, abra a “Caixa de Ferramentas”. 
 
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No menu “Caixa de Ferramentas Processamento”, siga o caminho: SAGA -> Raster filter -> Processing 
algorithm: saga:majorityfilter. Quanto maior o Radius maior será a suavização na imagem. 
 
Resultado da filtragem. 
Relatório de aula prática 
Para este relatório de aula prática relate sobre o sensoriamento remoto, com enfoque principalmente em 
classificação de imagens. 
Na introdução coloque escreva sobre o sensoriamento remoto e sobre classificação de imagens, composição 
de mapas e alteração do uso e ocupação do solo. 
Objetivo: Fazer a classificação de uso e ocupação do solo do município de Itabela utilizando o QGIS. 
Metodologia: dados utilizados, software e camadas. Descrever a composição utilizada, os tipos de classes de 
feições e o método de classificação utilizado. 
Resultados e Discussão: mostre as composições criadas para o município de Itabela, mostre o mapa temático 
com as classes utilizadas, faça uma discussão sobre a distribuição das classes e, também, da dimensão que 
cada uma das classes ocupa no município. Para a apresentação das imagens (Composições e mapa temáticos) 
faça os mapas utilizando a ferramenta Compositor de Impressão. 
Conclusão: como está a distribuição do uso e ocupação do solo no município de Itabela-BA. 
ap