Análise da Complexidade de Texturas em Imagens Urbanas Utilizando Dimensão Fractal

This paper presents a study of the correlation between Fractal Dimension and urban morphological patterns. In remote sensing images, the urban morphological patterns are represented by complex interations of different surfaces, and each surface corresponds to a kind of texture. In this work, Fractal Dimension measures are applied to estimate the texture in remote sensing images from some urban areas, in order to permit a classification of their morphological patterns. Resumo. Este artigo apresenta um estudo sobre a correlação entre Dimensão Fractal e os padrões morfológicos urbanos. Em imagens de sensoriamento remoto, os padrões morfológicos urbanos são representados por complexas interações de diferentes superfı́cies, e cada superfı́cie corresponde a um tipo de textura. Neste trabalho é realizada a comparação de duas metodologias para a estimativa da Dimensão Fractal em texturas de imagens de sensoriamento remoto, de modo a verificar qual abordagem melhor se adequa à análise urbana. 1. Introdução A morfologia urbana é resultante de um complexo arranjo espacial de edificações, lotes, quadras e vias. Esse arranjo varia em função das caracterı́sticas fı́sico-ambientais e sócio-econômicas existentes na cidade, e da dinâmica do processo de uso e ocupação do solo urbano. Diante desta complexidade, a análise da morfologia urbana tem sido, predominantemente, conduzida de modo subjetivo, sendo incapaz de oferecer medidas quantitativas que possam descrevê-la, de modo mais preciso. Com os recentes avanços tecnológicos, imagens de sensoriamento remoto têm sido cada vez mais utilizadas em mapeamentos e estudos urbanos. Imagens de satélite apresentam ampla cobertura, atualizações freqüentes e baixo custo, sendo uma rica fonte de informações para a análise da morfologia urbana. Porém, imagens de áreas urbanas são resultantes de uma complexa interação entre diferentes superfı́cies, dificultando a análise de padrões morfológicos urbanos com valores diversos de reflectância espectral. IX Brazilian Symposium on GeoInformatics, Campos do Jordão, Brazil, November 25-28, 2007, INPE, p. 215-220.