Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais.
Comparativo entre os classificadores RF e MAXVER, para classificação de uso e cobertura da terra, em diferentes densidades temporais.
Autoria: CAON, I. L.; BECKER, W. R.; GANASCINI, D.; CATTANI, C. E. V.; MENDES, I. de S.; PRUDENTE, V. H. R.; OLDONI, L. V.; ANTUNES, J. F. G.; MERCANTE, E.
Resumo: RESUMO. O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.
Ano de publicação: 2019
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Agricultura Digital
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