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Neste artigo, investigou-se o efeito da altitude de voo (120 m e 150 m) e das condições de iluminação (difusa e direta) na classificação do uso do solo, utilizando uma abordagem orientada a objetos (GEOBIA) e algoritmos de aprendizado de máquina com imagens multiespectrais capturadas por VANT. Foram combinadas variáveis preditoras espectrais, índices, texturais e geométricas para formar diferentes esquemas de classificação. A classificação foi realizada com os classificadores Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM). Os resultados indicaram que o Random Forest superou o SVM em todos os esquemas. O RF atingiu uma precisão geral (OA) de 82% ao combinar características espectrais, texturais e geométricas para a imagem capturada a 150 m sob iluminação difusa.
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