Efeito da variação de parâmetros de classificadores supervisionados para mapeamento de cobertura da terra utilizando dados ALOS/PALSAR

A etapa de sintonização dos parâmetros de um determinado classificador pode ser crucial para obter bons resultados com o uso de imagens de Radares de Abertura Sintética. Esta etapa geralmente se dá pela avaliação dos resultados de classificação, o que pode ser custoso. Este trabalho avaliou o impacto de variar os parâmetros de 3 classificadores supervisionados para a classificação de uma imagem do sensor ALOS/PALSAR, considerando variação de amostras de treinamento e teste. Esses resultados foram comparados com os obtidos pelo classificador de Máxima Verossimilhança (ML), que não possui parâmetros a serem ajustados. Os resultados mostraram que para um mesmo classificador há diferenças estatisticamente significativas em utilizar diferentes parâmetros. O ML apresentou valores globais de exatidão estatisticamente inferiores que as melhores configurações de Máquina de Vetores Suporte, K-Vizinhos mais Próximos e J48. No entanto, a diferença entre os valores é pequena e não justifica o uso dos outros classificadores avaliados.