COMPARAÇÃO DOS MÉTODOS SUPPORT VECTOR MACHINE E MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA GAUSSIANA PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM DAS ÁREAS DE DUNAS COSTEIRAS DA PRAIA DO CASSINO, RIO GRANDE, RS

Vol 19, 2019 - 96411
Oral
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Abstract

A classificação de imagens de satélites possui uma variedade de métodos para análise espectral, porém a escolha deles dependerá da área a ser estudada. Este trabalho apresenta, com as técnicas de Processamento Digital de Imagens, a classificação supervisionada da extensão das dunas costeiras do Balneário Cassino, no município de Rio Grande, utilizando os classificadores Support Vector Machines e Máxima Verossimilhança Gaussiana. Essas classificações proporcionaram implementar a análise de acurácia baseada na matriz erro e a comparação entre os classificadores. A partir da imagem de alta resolução espacial Geoeye, com o auxílio do software MatLab, as amostras de treinamento foram coletadas para treinar os algoritmos de classificação implementados na cena segmentada. Os resultados deste trabalho foram avaliados visualmente, assim comparando os métodos pela sua eficiência na classificação de imagem da área de estudo e trazendo subsídios para futuros interessados em classificadores para a área de dunas costeiras.

Institutions
  • 1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul - Campus Rio Grande
Track
  • Image processing
Keywords
Classificação
PDI
dunas
SVM
supervisionada