Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.

Enter multiple e-mails separated by comma.

imagem

Author(s): GAROFALO, D. F. T.; MESSIAS, C. G.; LIESENBERG, V.; BOLFE, E. L.; FERREIRA, M. C.

Summary: 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, 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.

Publication year: 2015

Types of publication: Journal article

Observation

Some of Embrapa's publications are published as ePub files. To read them, use or download one of the following free software options to your computer or mobile device. Android: Google Play Books; IOS: iBooks; Windows and Linux: Calibre.

 


Access other publications

Access the Agricultural Research Database (BDPA) to consult Embrapa's full library collection and records.
Visit Embrapa Bookstore to purchase books and other publications sold by Embrapa.