Título:	Exatidão de classificações automáticas de uma imagem LANDSAT 5 TM para a região cafeeira de Machado, MG.
Autoria:	SANTOS, W. J. R. VIEIRA, T. G. C. BERNARDES, T. ALVES, H. M. R. SILVEIRA, S. P. S.
Afiliação:	WALBERT J. R. SANTOS, Bolsista do CBP&D/Café; TATIANA G. C. VIEIRA, EPAMIG; TIAGO BERNARDES, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; SANDRA P. S. SILVEIRA, EPAMIG.
Ano de publicação:	2007
Referência:	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 5., 2007, Águas de Lindóia, SP. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2007.
Conteúdo:	O presente trabalho avalia a acurácia de dois classificadores automáticos disponíveis no Sistema de Informação Geográfica SPRING para o mapeamento de uso e ocupação da terra da região cafeeira de Machado, MG. Foram utilizados os classificadores: Battacharya, ?por região?; e o Máxima Verossimilhança (Maxver), ?pixel a pixel? para a imagem Landsat 5 TM e como referência foi utilizada a imagem do satélite Spot 4 classificada visualmente e validada em campo. Ambos algoritmos demonstraram baixo rendimento para a região. Posteriormente às classificações, foram criadas matrizes de erro, comparando as classificações automáticas com a visual. O desempenho das classificações foi avaliado pelos índices de exatidão Global, Kappa e Tau. O baixo desempenho das classificações pode ser explicado pela região cafeeira de Machado possuir um relevo muito movimentado, proporcionando regiões sombreadas e lavouras cafeeiras contíguas a fragmentos de vegetação nativa, os quais apresentam resposta espectral semelhante.
Thesagro:	Café
Palavras-chave:	Geotecnologia Classificação automática SIG
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (SAPC)