Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K?NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat?8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba?Jaguari, MG. A etapa de pré?processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiramse 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K?NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K?NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

Bibliographic Details

Main Authors:	GAROFALO, D. F. T., MESSIAS, C. G., LIESENBERG, V., BOLFE, E. L., FERREIRA, M. C.
Other Authors:	DANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, UNICAMP; GUSTAVO CASSIANO MESSIAS, UNICAMP; VERALDO LIESENBERG, UESC; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; MARCOS CÉSAR FERREIRA, UNICAMP.
Format:	Artigo de periódico biblioteca
Language:	pt_BR por
Published:	2015-07-28
Subjects:	Classificação orientada a objetos, Uso e cobertura do solo., Sensoriamento Remoto.,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1020642 http://10.1590/S0100-204X201500070000x
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