ANÁLISE DA CLASSIFICAÇÃO AUTOMATIZADA DE NUVEM DE PONTOS 3D OBTIDA POR LIDAR EM ÁREA URBANA DE VIÇOSA, MG
DOI:
https://doi.org/10.12957/geouerj.2025.85988Keywords:
uso e ocupação, mapeamento, CTMAbstract
This study explored the automated classification of point clouds to map urban land use and land cover in Viçosa, MG, Brazil, using LiDAR and photogrammetric data. The data were processed with ArcGIS and Global Mapper for the insertion of geometric parameters and determination of land use classes. Validation achieved an accuracy of 81% and a Kappa index of 72%. Distortions in the information generated by LiDAR and photogrammetry were identified, highlighting the importance of the initial data quality. The insertion of geometric parameters was effective in classification, emphasizing its methodological relevance. Validation metrics were crucial for assessing the quality of the generated products. It is concluded that automated point cloud classification can significantly contribute to the Cadastro Territorial Multifinalitário (CTM) and territorial management in Viçosa, MG, being a valuable tool for urban planning and the development of local strategies.
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