COMPARATIVO ENTRE OS CLASSIFICADORES RF E MAXVER, PARA CLASSIFICAÇÃO DE USO E COBERTURA DA TERRA, EM DIFERENTES DENSIDADES TEMPORAIS

Vol 19, 2019 - 96477
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Resumo

O uso combinado de sensores com melhor resolução temporal com sensores de melhor resolução espacial, têm permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre. Desse modo destacam-se os algoritmos de predição, que são capazes de unir a melhor resolução espacial de um sensor a melhor resolução temporal de outro. Além das resoluções das imagens, o uso de algoritmos de classificação eficientes é decisivo para se obter elevada acurácia nos mapeamentos. Assim, o objetivo desse trabalho foi comparar os classificadores Random Forest e Máxima Verossimilhança, com diferentes modos de entrada de dados, a fim de definir qual o melhor classificador. Os resultados apontaram que o algoritmo Random Forest apresentou as maiores métricas de acurácia.

Instituições
  • 1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná - Câmpus Cascavel
  • 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  • 3 Embrapa Informática Agropecuária- CNPTIA
Eixo Temático
  • Análise de séries temporais de imagens de satélite
Palavras-chave
Fusão de imagens
STARFM
Classificação de imagens
uso e cobertura da terra