Classificação do uso/cobertura da terra por meio de algoritmos não paramétricos comparados ao classificador de máxima verossimilhança.

Mapas de uso/cobertura da terra gerados por meio de estratégias de classificação não paramétrica de uma imagem Landsat TM foram comparados ao resultado gerado pelo tradicional classificador de máxima verossimilhança (MAXVER). Algumas estratégias não paramétricas, desenvolvidas neste trabalho, tiveram a finalidade de diminuir a limitação do classificador não paramétrico de Skidmore/Turner, que requer um tamanho de amostra de treinamento muito grande, comparado ao MAXVER, para reduzir a área não classificada na imagem. Os resultados mostraram a superioridade do MAXVER, na combinação entre exatidão e área não classificada na imagem. De qualquer forma, a classificação não paramétrica tem a propriedade de não necessitar da pressuposição de normalidade dos dados, utilizando a real informação das amostras de treinamento para classificação, o que lhe assegura maior exatidão.

Bibliographic Details

Main Authors:	COSTA, T. C. e C. da, MARCO JUNIOR, P. de, BRITES, R. S.
Other Authors:	THOMAZ CORREA E CASTRO DA COSTA, CNPS; PAULO DE MARCO JUNIOR, UFV; RICARDO SEIXAS BRITES, UCB.
Format:	Artigo de periódico biblioteca
Language:	Portugues pt_BR
Published:	2012-03-05
Subjects:	Algoritmos, Sensoriamento Remoto, Uso da Terra, Cobertura do Solo,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/917474 http://dx.doi.org/10.5380/geo.v56i0.4907
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