Utilização de algoritmos de classificação em uma imagem IKONOS para o mapeamento de feições terrestres: um estudo de caso

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Mendonça, Luis Eduardo Ribeiro de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Manejo Florestal; Meio Ambiente e Conservação da Natureza; Silvicultura; Tecnologia e Utilização de; Mestrado em Ciência Florestal; UFV
• Palavras-chave em Português: Algoritmos de classificação; Imagem IKONOS; Cobertura terrestre; Mapeamento; Sensoriamento remoto; Classification algorithms; IKONOS image; Ground features; Mapping; Remote sensing; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::MANEJO FLORESTAL
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/3172

O presente trabalho consistiu em classificar parte de uma imagem IKONOS II, localizada no município de Serra do Salitre, estado de Minas Gerais, utilizando seis algoritmos de classificação, sendo três por pixels e três por regiões, visando o mapeamento da cobertura terrestre. Os algoritmos foram: Máxima Verossimilhança, Distância Euclidiana Mínima, Redes Neurais, Bhattacharya, Isoseg e Histograma. O cálculo das acurácias de classificação, pelo índice Kappa, foi feito com 250, 500, 750 e 1000 pixels, para verificar se haveria perda de exatidão ao se utilizar um menor número de amostras. Para essa comprovação, verificou-se se existiam diferenças estatísticas significativas entre os índices Kappa encontrados após as classificações. Os resultados indicaram que as classificações geradas pelos algoritmos que trabalham com uma imagem segmentada geraram imagens temáticas com qualidades visuais muito superiores aos que não utilizam este procedimento. Além do que, não houve diferença estatística significativa, a 95% de probabilidade, entre os índices Kappa, ao se variar o tamanho das amostras de testes. Houve diferença estatística significativa, a 95% de probabilidade, ao se comparar os índices Kappa gerados pelas classificações por pixel e por região, o que não ocorreu ao se comparar os três algoritmos por pixel, entre si, e os três algoritmos por regiões, também entre si. Os algoritmos de classificação por pixels apresentaram valores de índice Kappa considerados razoáveis enquanto que os algoritmos por regiões apresentaram resultados excelentes, com o Isoseg obtendo os melhores índices. O aumento do tamanho das amostras de testes para avaliação das imagens classificadas não demonstrou, estatisticamente, melhorias no cálculo do índice de exatidão kappa.