COMPARAÇÃO ENTRE CLASSIFICADORES EM IMAGENS DE SATÉLITES COM DIFERENTES RESOLUÇÕES ESPACIAIS

O SR forma imagens através dados dos satélites fazendo a varredura superficial da terra. Com técnicas relacionadas à classificação de imagens reconhecendo padrões espectrais e espaciais. Objetivo do trabalho é avaliar diferentes classificadores em imagens de satélites com diferentes resoluções indicando o mais adequado. O processamento foi feito através dos programas SAGA GIS 7.7.0 ArcGis 10.2. ®. Os classificadores foram: MaxVer, Redes Neurais, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine. Foram utilizadas amostras de treinamento em diferentes quantidades 50 e 100 amostras para cada classe. SVM, RNA e MAXVER ultrapassaram a faixa dos 0,8 de Índice Kappa para duas quantidades amostrais. Landsat-8 os valores foram menores, com 50 amostras, para MaxVer e para SVM. Para extrair o melhor dos classificadores deve-se coletar mais amostras de treinamento, principalmente nos locais que mais apresentaram confusões entres as classes. Assim, é preciso uma maior pesquisa sobre a quantidade ‘ótima’ de amostras de treinamento.