Título:	Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático.
Autoria:	GAROFALO, D. F. T. MESSIAS, C. G. LIESENBERG, V. BOLFE, E. L. FERREIRA, M. C.
Afiliação:	DANILO FRANCISCO TROVO GAROFALO, UNICAMP; GUSTAVO CASSIANO MESSIAS, UNICAMP; VERALDO LIESENBERG, UESC; EDSON LUIS BOLFE, CNPM; MARCOS CÉSAR FERREIRA, UNICAMP.
Ano de publicação:	2015
Referência:	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 50, n.7, p. 593-604, jul. 2015.
Conteúdo:	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.
Thesagro:	Sensoriamento Remoto
Palavras-chave:	Classificação orientada a objetos Uso e cobertura do solo
Digital Object Identifier:	http://10.1590/S0100-204X201500070000x
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (CNPM)