02004naa a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001902400480006010000230010824501120013126000090024352012810025265000250153365300400155865300280159870000190162670000190164570000170166470000200168177300850170120206422016-03-17       2015    bl uuuu     u00u1 u    #d7 ahttp://10.1590/S0100-204X201500070000x2DOI1 aGAROFALO, D. F. T.  aAnálise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.  c2015  aO 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.  aSensoriamento Remoto  aClassificação orientada a objetos  aUso e cobertura do solo1 aMESSIAS, C. G.1 aLIESENBERG, V.1 aBOLFE, E. L.1 aFERREIRA, M. C.  tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasíliagv. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.