Data/hora: 23/06/2024 06:45:58

Biblioteca(s): | Embrapa Unidades Centrais.
Data corrente: | 31/08/2015
Data da última atualização: | 25/05/2017
Autoria: | GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, C.
Afiliação: | DANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, Universidade Estadual de Campinas; CASSIANO GUSTAVO MESSIAS, Universidade Estadual de Campinas; VERALDO LIESENBERG, Universidade do Estado de Santa Catarina; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; CÉSAR FERREIRA, Universidade Estadual de Campinas.
Título: | Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.
Ano de publicação: | 2015
Fonte/Imprenta: | Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 7, p. 593-604, jul. 2015.
Idioma: | Português
Notas: | Título em inglês: Comparative analysis of digital classifiers of Landsat?8 images for thematic mapping procedures.
Conteúdo: | 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.
Palavras-Chave: | Classificação orientada a objetos; Gestão territorial; Resolução espacial; Uso do solo.
Thesagro: | Cobertura do solo; Sensoriamento remoto.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128832/1/Analise-comparativa-de-classificadores.pdf
Registro original: | Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)
Exemplares: | AI-SEDE - (58134-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS