MAPEAMENTO DE CITROS: AVALIAÇÃO DE CLASSIFICAÇÕES POR ÁRVORE DE DECISÃO

Conteúdo do artigo principal

Gustavo Felipe Balué Arcoverde
José Carlos Neves Epiphanio
Vagner Azarias Martins
Eduardo Eiji Maeda
Leila Maria Garcia Fonseca

Resumo

O Brasil possui destaque mundial na produção de citros, e o Estado de São Paulo responde por mais de 80% da produção de laranja. Este fato, aliado à dificuldade de associação de padrão espectral a talhões de citros como um todo, faz com que estudos de técnicas de mapeamento de citros devam ser mais desenvolvidos no país. De forma geral, técnicas de classificação, mediante extração de multi-atributos por objeto, em imagens ópticas de sensoriamento remoto, têm demonstrado bons resultados. Algoritmos de árvores de decisão (AD), como o C 4.5, constituem métodos robustos para trabalhar com multi-atributos. O objetivo deste trabalho foi avaliar classificações de citros em imagens do sensor TM/Landsat-5, segundo duas abordagens: a) por AD a partir de valores de pixel; e b) por AD a partir de atributos de média e de multi-atributos por objeto. Usou-se um classificador mais usual, por máxima verossimilhança (Maxver), usando Mapas de Regras, como referência comparativa. As classificações geradas por AD apresentaram a melhor performance, com exceção da AD a partir de atributos de média por objeto. A classificação Maxver apresentou semelhança significativa com as melhores classificações geradas por AD. A classificação por AD gerada a partir de valores de pixel apresentou o melhor custo/benefício.

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Como Citar
ARCOVERDE, G. F. B.; EPIPHANIO, J. C. N.; MARTINS, V. A.; MAEDA, E. E.; FONSECA, L. M. G. MAPEAMENTO DE CITROS: AVALIAÇÃO DE CLASSIFICAÇÕES POR ÁRVORE DE DECISÃO. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 62, n. 1, 2011. DOI: 10.14393/rbcv62n1-43670. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43670. Acesso em: 4 dez. 2022.
Seção
Artigos
Biografia do Autor

Gustavo Felipe Balué Arcoverde, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto

José Carlos Neves Epiphanio, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto

Vagner Azarias Martins, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto

Eduardo Eiji Maeda, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto University of Helsinki Department of Geoscience and Geography

Leila Maria Garcia Fonseca, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Processamento de Imagens

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