anÁlise do nÍvel de legenda de classificaÇÃo de areas urbanas empregando imagens multiespectrais e hiperespectrais com os mÉtodos Árvore de decisÃo c4.5 e floresta randÔmica
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Abstract
Ambientes urbanos representam uma das áreas mais desafiadoras do sensoriamento remoto devido à grande diversidade encontrada nos materiais presentes na sua superfície. O uso de imagens com alta resolução espacial e alta resolução espectral surge como uma alternativa para aplicações urbanas, pois a combinação destas duas características permite uma melhor detecção e discriminação de alvos. O presente trabalho tem um duplo objetivo: i) avaliar dois conjuntos de dados na classificação fina de alvos urbanos para dois níveis de legenda (com 11 e 38 classes de cobertura do solo): um deles composto exclusivamente por uma imagem orbital multiespectral (WV-2) e o outro conjunto composto exclusivamente por uma imagem aerotransportada hiperespectral (SpecTIR), ii) bem como testar o desempenho de dois métodos diferentes de classificação de imagens, Árvore de Decisão C4.5 e Floresta Randômica (Random Forest), para ambos os níveis de legenda. Oito experimentos de classificação foram realizados para atender a tais objetivos de investigar a eficácia dos sensores e dos métodos em dois níveis de detalhamento. Foram obtidas classificações de elevada acurácia. Demonstrou-se para todos os níveis de detalhamento e métodos que as classificações obtidas com dados do sensor SpecTIR apresentaram resultados significantemente superiores aos das classificações com dados do sensor WV-2.
| Reference Key |
anjosboletimanlise
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|---|---|
| Authors | ;Camila Souza dos Anjos;Cláudia Maria de Almeida;Lênio Soares Galvão;Carlos Roberto Souza Filho;Marielcio Gonçalves Lacerda;Ronaldo Cristiano Prati |
| Journal | european journal of oncology nursing : the official journal of european oncology nursing society |
| Year | Year not found |
| DOI |
10.1590/s1982-21702017000200024
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| URL | |
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