AVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE GENERALIZAÇÃO DE DADOS MATRICIAIS (RASTER) APLICADAS AO DADO DO TERRACLASS
DOI:
https://doi.org/10.14393/RCG196520Palavras-chave:
Projeto TerraCert, Uso da terra na Amazônia, Coeficiente Kappa.Resumo
O Projeto TerraClass realiza a qualificação das áreas desflorestadas da Amazônia Legal. Os dados TerraClass são uma fonte de informação adicional para os estudos de paisagem, que serão realizados no escopo do Projeto TerraCert. Manipulando-se o dado matricial do TerraClass 2014 para Paragominas, Estado do Pará, observou-se uma grande quantidade de polígonos correspondentes a um único pixel, tornado a generalização do dado um passo importante. Neste artigo apresenta-se uma nova técnica de generalização de dados matriciais categóricos baseado em segmentação por crescimento de regiões. O artigo tem como objetivo a comparação de quatro técnicas de generalização de dados matriciais: filtro moda, reamostragem, metodologia Esri e segmentação. O resultado da generalização foi avaliado com relação ao coeficiente kappa e ao número de polígonos resultantes. O filtro moda teve um bom valor de kappa, mas uma baixa redução dos polígonos. A reamostragem apresentou o valor mais baixo de kappa e uma redução intermediária dos polígonos. A metodologia Esri apresentou um valor intermediário de kappa, no entanto teve a maior redução dos polígonos. A segmentação obteve o maior valor de kappa e a segunda maior redução dos polígonos. A técnica da segmentação se revelou uma boa alternativa à Metodologia Esri.
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