TESTES DE ACURÁCIA COM DIFERENTES DENSIDADES AMOSTRAIS NOS ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA E ISO CLUSTER

O objetivo do presente trabalho foi avaliar diferentes densidades amostrais aplicadas no cálculo do índice Kappa em classificações dos algoritmos Máxima Verossimilhança e Iso Cluster. Foi selecionada uma área de 1000 hectares em Cáceres, Mato Grosso. Os dados multiespectrais foram obtidos do sensor PAM10M do satélite CBERS-4. Foi feita uma composição colorida e observado a presença de quatro classes de uso e ocupação do solo. Foram fornecidas amostras de cada classe ao algoritmo Máxima Verossimilhança, ao Iso Cluster só foi definido o número de classes. Para o cálculo do índice Kappa foram utilizadas as densidades amostrais de 1000, 500, 250 e 50 pontos distribuídos de forma aleatória. Após a confrontação das classes observadas pelos autores na composição colorida e as classes produzidos pelos classificadores foi observado que densidades menores podem superestimar os resultados devido à pouca quantidade de amostras, sendo mais indicado a utilização de densidades maiores.