Comparison of supervised classifiers in the discrimin ation of preservation areas in a hydroelectric reservoir

Autores/as

  • Jefferson Francisco Soares Universidade Federal de Lavras - Doutorando em Engenharia Agrícola.
  • Gláucia Miranda Ramirez Universidade Federal do Mato Grosso, Professora do departamento de Engenharia.
  • Mirléia Aparecida de Carvalho Universidade Federal de Lavras, Professora do departamento de Engenharia.
  • Marcelo de Carvalho Alves Universidade Federal de Lavras, Professor do departamento de Engenharia.
  • Christiany Mattioli Sarmiento Universidade Federal de Lavras, Doutorando em Engenharia Agrícola.
  • Diego Bedin Marin Universidade Federal de Lavras, Mestrando em Engenharia Agrícola.

DOI:

https://doi.org/10.18406/2316-1817v11n320191320

Palabras clave:

Remote sensing. Riparian forests. Kappa coefficient. Overall accuracy.

Resumen

The maintenance of riparian forests is considered one of the main vegetative practices for mitigating the degradation of water resources and is mandatory by law. However, in Brazil there is still a progressive and constant decharacterization of these areas. Facing this reality, it is necessary to broaden researches that identify the occurring changes and provide efficient solutions at a fast pace and low cost. Remote sensing techniques show great application potential in characterizing natural resources. The objective of this work was to map, to characterize the land use and occupation and to verify the best method of high spatial resolution image classification of the Permanent Preservation Areas of the Funil Hydroelectric Power Plant reservoir, located between the municipalities of Lavras, Perdões, Bom Sucesso, Ibituruna, Ijací and Itumirim, in the state of Minas Gerais. The methods used to classify the high spatial resolution image from the Quickbird satellite were visual, object-oriented and pixel-by-pixel. Results showed the best method for mapping land use and occupation of the study area was object-oriented classification using the K-nearest neighbor algorithm, with kappa coefficient of 0.88 and global accuracy of 91.40%.

Biografía del autor/a

Jefferson Francisco Soares, Universidade Federal de Lavras - Doutorando em Engenharia Agrícola.

Departamento de Engenharia Agrícola UFLA- Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.

Gláucia Miranda Ramirez, Universidade Federal do Mato Grosso, Professora do departamento de Engenharia.

Departamento de Engenharia UFMT, Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.

Mirléia Aparecida de Carvalho, Universidade Federal de Lavras, Professora do departamento de Engenharia.

Departamento de Engenharia, Geomatica.

Marcelo de Carvalho Alves, Universidade Federal de Lavras, Professor do departamento de Engenharia.

Departamento de Engenharia Agrícola UFLA- Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.

Christiany Mattioli Sarmiento, Universidade Federal de Lavras, Doutorando em Engenharia Agrícola.

Departamento de Engenharia Agrícola UFLA- Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.

Diego Bedin Marin, Universidade Federal de Lavras, Mestrando em Engenharia Agrícola.

Departamento de Engenharia Agrícola UFLA- Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento.

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Publicado

2019-12-11

Cómo citar

Soares, J. F., Ramirez, G. M., Carvalho, M. A. de, Alves, M. de C., Sarmiento, C. M., & Marin, D. B. (2019). Comparison of supervised classifiers in the discrimin ation of preservation areas in a hydroelectric reservoir. Revista Agrogeoambiental, 11(3). https://doi.org/10.18406/2316-1817v11n320191320

Número

Sección

Artigo Científico