ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM NO MAPEAMENTO DE PASTAGEM EM DIFERENTES ESTÁDIOS DE DEGRADAÇÃO
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Resumo
Os métodos de classificação automática comumente utilizados na análise de imagens de média resolução têm eficiência questionável quando empregados na classificação de imagens de alta resolução espacial. O classificador de Redes Neurais Artificiais (RNAs) é baseado em técnicas computacionais que apresentam um modelo inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes adquirindo conhecimento pela experiência. O objetivo desse trabalho foi avaliar o desempenho de classificadores no mapeamento de pastagens com diferentes estádios de degradação, utilizando imagem do satélite Ikonos II. A área em estudo apresenta 1.305 ha e localiza-se no município de João Pinheiro, Noroeste do Estado de Minas Gerais. Os algoritmos de classificação avaliados foram Máxima Verossimilhança e RNAs. Os resultados mostraram-se eficientes na separação das quatro categorias de pastagens. Os mapas gerados pelo MaxVer e RNAs apresentaram um Kappa de 0,897 e 0,907, respectivamente.
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