CLASSIFICAÇÃO ORIENTADA A OBJETOS EM IMAGENS MULTITEMPORAIS LANDSAT APLICADA NA IDENTIFICAÇÃO DE CANA-DE-AÇÚCAR E SOJA
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Resumo
A presente pesquisa teve por objetivo avaliar a potencialidade de dados multitemporais Landsat para classiï¬cação de cana-de-açúcar e de soja, conjuntamente, quando realizada via Análise de Imagens Orientada a Objetos (OBIA/ Random Forest). Foi utilizado um segmentador multi-resolução (SM) para gerar os polígonos (objetos). Um conjunto de 500 segmentações foi criado pela variação dos parâmetros Fe (fator de escala), Fm (forma) e Cp (compacidade), e avaliado pelo índice de Avaliação da Segmentação (IAVAS). Da segmentação que obteve menor IAVAS, foram extraídos os atributos espectrais das médias e desvios-padrão das bandas TM/Landsat-5 [setembro (S) e outubro (O) do ano 2000] e ETM+/Landsat-7 [fevereiro (F) e março (M) do ano 2001] dos objetos, e seus NDVIs. Estes atributos foram inseridos no algoritmo Random Forest (RF) e as exatidões das classiï¬cações foram testadas quanto ao uso dos seguintes conjuntos de datas: SOFM; SFM; OFM; SOF; FM; OF; SF; e F. O IAVAS deï¬niu Fe (35), Fm (30) e Cp (50) como melhores parâmetros de segmentação. As melhores exatidões de classiï¬cação Random Forest situaram-se em torno de 86%. Duas datas produziram melhor resultado que apenas uma, entretanto, o uso de mais de duas não produziu melhora signiï¬cativa na exatidão ï¬nal da classiï¬cação.
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Como Citar
SCHULTZ, B.; FORMAGGIO, A. R.; EBERHARDT, I. D. R.; SANCHES, I. D.; DE OLIVEIRA, J. C.; LUIZ, A. J. B. CLASSIFICAÇÃO ORIENTADA A OBJETOS EM IMAGENS MULTITEMPORAIS LANDSAT APLICADA NA IDENTIFICAÇÃO DE CANA-DE-AÇÚCAR E SOJA. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 68, n. 1, 2016. DOI: 10.14393/rbcv68n1-44476. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44476. Acesso em: 22 nov. 2024.
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