AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE ATRIBUTOS ESTATÍSTICOS E TEXTURAIS EM UMA CLASSIFICAÇÃO DE COBERTURA DA TERRA BASEADA EM OBJETO
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Boletim de Ciências Geodésicas |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/27857 |
Resumo: | Este artigo tem como objetivo avaliar o desempenho de duas redes semânticas geradas por mineração de dados para a classificação de cobertura da terra por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEographic Object-Based Image Analysis – GEOBIA). Para isto, uma rede utilizou-se de descritores estatísticos e texturais, e a outra, apenas de descritores estatísticos. A base de dadosfoi constituída de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e dados de relevo provenientes do banco de dados TOPODATA. A área de estudo corresponde ao município de Nova Friburgo, com 933 km², localizado na região serrana do estado do Rio de Janeiro. O índice Kappa alcançado pela classificação baseada em árvore de decisão composta por descritores estatísticos e texturais foi de0,81, enquanto que este valor para a classificação derivada apenas de descritores estatísticos foi de 0,84. Considerando os índices alcançados, conclui-se que ambos os resultados apresentam excelente qualidade quanto à acurácia da classificação. O teste de hipótese entre os dois índices mostra, com nível de significância de 5%, que não há diferenças entre as duas classificações quanto à acurácia. |
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AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE ATRIBUTOS ESTATÍSTICOS E TEXTURAIS EM UMA CLASSIFICAÇÃO DE COBERTURA DA TERRA BASEADA EM OBJETOGeociências; GeodésiaRedes Semânticas; Classificação de Imagens; Mineração de Dados; ALOSEste artigo tem como objetivo avaliar o desempenho de duas redes semânticas geradas por mineração de dados para a classificação de cobertura da terra por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEographic Object-Based Image Analysis – GEOBIA). Para isto, uma rede utilizou-se de descritores estatísticos e texturais, e a outra, apenas de descritores estatísticos. A base de dadosfoi constituída de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e dados de relevo provenientes do banco de dados TOPODATA. A área de estudo corresponde ao município de Nova Friburgo, com 933 km², localizado na região serrana do estado do Rio de Janeiro. O índice Kappa alcançado pela classificação baseada em árvore de decisão composta por descritores estatísticos e texturais foi de0,81, enquanto que este valor para a classificação derivada apenas de descritores estatísticos foi de 0,84. Considerando os índices alcançados, conclui-se que ambos os resultados apresentam excelente qualidade quanto à acurácia da classificação. O teste de hipótese entre os dois índices mostra, com nível de significância de 5%, que não há diferenças entre as duas classificações quanto à acurácia.Boletim de Ciências GeodésicasBulletin of Geodetic SciencesCNPQFAPERJFRANCISCO, CRISTIANE NUNESDE ALMEIDA, CLÁUDIA MARIA2012-06-29info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/27857Boletim de Ciências Geodésicas; Vol 18, No 2 (2012)Bulletin of Geodetic Sciences; Vol 18, No 2 (2012)1982-21701413-4853reponame:Boletim de Ciências Geodésicasinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRporhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/27857/18445info:eu-repo/semantics/openAccess2012-06-29T10:19:40Zoai:revistas.ufpr.br:article/27857Revistahttps://revistas.ufpr.br/bcgPUBhttps://revistas.ufpr.br/bcg/oaiqdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br||qdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br1982-21701413-4853opendoar:2012-06-29T10:19:40Boletim de Ciências Geodésicas - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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