Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático
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ID: 113685
2015
Resumo: 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, definiram-se 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.
| Reference Key |
garofalo2015analisepesquisa
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|---|---|
| Authors | Garofalo, Danilo Francisco Trovo;Messias, Cassiano Gustavo;Liesenberg, Veraldo;Bolfe, Édson Luis;Ferreira, Marcos César; |
| Journal | pesquisa agropecuaria brasileira |
| Year | 2015 |
| DOI | DOI not found |
| URL | |
| Keywords |
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