Avaliação de algoritmos de classificação supervisionada de imagem digital do satélite Ikonos Na região da Serra do Salitre-MG

Julierme Wagner da Penha

Resumo


Diversas técnicas de processamento de imagens digitais permitem tratar os dados e gerar
parâmetros adicionais aos métodos convencionais de pesquisa. Dentre estas técnicas, temos a
classificação supervisionada, que atribui a cada pixel da imagem uma dada classe, a fim de
reconhecer padrões e objetos para mapear áreas de interesse. Cada pixel apresenta um nível de cinza
(valor numérico), ou seja, representa a reflectância dos objetos que o compõem. Como produto final
tem-se um mapa temático, o qual representa a distribuição espacial das classes temáticas. A
classificação apresenta-se de dois tipos: supervisionada e não supervisionada. A classificação
supervisionada depende de amostras de treinamento que sejam representativas das classes presentes
na imagem. Assim, o algoritmo classifica os pixels para cada classe. As amostras de treinamento
devem ser em número representativo e uniforme. Enquanto que a classificação não supervisionada
dispensa a definição do número de classes e das amostras de treinamento, uma vez que o algoritmo
agrega pixels e o intérprete identifica as classes geradas pelo algoritmo. O objetivo deste trabalho foi
descrever as etapas empregadas no procedimento de classificação e avaliar dois algoritmos de
classificação supervisionada, o da Distância Mínima até a Média e o da Máxima Verossimilhança
utilizando uma imagem de satélite IKONOS da região da Serra do Salitre, no Triângulo Mineiro, no
estado de Minas Gerais, a fim de verificar qual fornece a melhor classificação e conseqüente mapa
temático.

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DOI: http://dx.doi.org/10.18406/2316-1817v1n12009237

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