COMPARAÇÃO DE CLASSIFICAÇÕES DA COBERTURA URBANA USANDO REDES NEURAIS A PARTIR DE CENAS WORLDVIEW-2 E WORLDVIEW-3

Vol 20, 2023. - 155468
Anais / Proceedings XX SBSR
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Resumo

Este estudo tem como objetivo comparar classificações de cobertura do solo urbano de sensores orbitais com diferentes resoluções espaciais e espectrais. Um deles é o WorldView-2 (WV-2), com 0,5 m de resolução espacial e 8 bandas multiespectrais, e o outro é o WorldView-3 (WV-3), que possui 16 bandas multiespectrais e resolução espacial de 0,31 m. As classificações foram realizadas em duas cenas, cobrindo um transecto dentro do campus da Universidade Estadual de Campinas, São Paulo. Para cada conjunto de dados, foram realizadas classificações aplicando o algoritmo Multilayer Perceptron, definindo-se 38 e 42 classes de cobertura do solo, respectivamente para o WV-2 e WV-3. As classificações obtiveram acurácias muito semelhantes, apresentando índice Kappa superiores a 0,77 e exatidão global acima de 75%, com os melhores índices pertencendo ao WV-3. Dessa forma, conclui-se que o melhor refinamento espacial e espectral do WV-3 contribuiu para a obtenção de melhores resultados.

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Instituições
  • 1 Fatec de Adamantina
  • 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - SJC
  • 3 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais
Eixo Temático
  • 5. Classificação e mineração de dados
Palavras-chave
Mineração de dados; Redes Neurais; classificação da cobertura urbana