AVALIAÇÃO DA ACURÁCIA DE ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS ORBITAIS NA BAÍA DA BABITONGA, NORDESTE DE SANTA CATARINA
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.6.p3599-3613Palavras-chave:
Acurácia de Algoritmos, Baía da Babitonga, Imagem orbital, Sensoriamento remoto, Uso e cobertura do solo.Resumo
O objetivo deste trabalho foi a avaliação da acurácia de algoritmos de classificação do uso e cobertura do solo, quando aplicados a uma imagem orbital de média resolução espacial. Para esse estudo foram utilizadas as bandas espectrais da faixa do visível e infravermelho próximo, do sensor Operational Land Imager – OLI na Baía da Babitonga/SC. Foram propostas nove classes de cobertura do solo, que serviram como controle para testar 11 algoritmos classificadores: Binary Encoding, Example Based Feature Extraction, IsoData, K-Means, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Minimum Distance, Neural Net, Parallelepiped, Spectral Angle Mapper e Spectral Information Divergence. O classificador Maximum Likelihood foi o que apresentou o melhor desempenho, obtendo um índice Kappa de 0,89 e acurácia global de 95,5%, sendo capaz de distinguir as nove classes de cobertura do solo propostas.
A B S T R A C T
The objective of this work was to evaluate the classification algorithms accuracy of the soil use and cover when applied to a spatial mean orbital image. For this study we used the visible and near infrared spectral bands of the Operational Land Imager - OLI sensor in Babitonga Bay / SC. Nine classes of soil cover were proposed, which served as control to test 11 classifier algorithms: Binary Encoding, Example Based Feature Extraction, IsoData, K-Means, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Minimum Distance, Neural Net, Parallelepiped, Spectral Angle Mapper and Spectral Information Divergence. The Maximum Likelihood classifier presented the best performance, obtaining a Kappa index of 0.89 and a global accuracy of 95.5%, being able to distinguish the nine proposed classes of soil cover.
Keywords: Algorithms Accuracy, Babitonga Bay, Orbital image, Remote sensing, Soil Use and Cover.
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