UMA AVALIAÇÃO DA MÃQUINA DE SUPORTE VETORIAL PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS CBERS-2 CCD: ESTUDO DE CASO DE UM RESERVATÓRIO TROPICAL NO BRASIL
Conteúdo do artigo principal
Resumo
O Máquina de Suporte Vetorial (MSV) é um grupo teórico de algoritmos de aprendizagem de máquina e recentemente se tornou uma ferramenta efetiva para o reconhecimento de padrões. O objetivo deste trabalho foi o de comparar esse novo classificador contra os classificadores estatísticos tradicionais e avaliar sua acurácia. A área selecionada para realizar esse experimento foi a área de influência do reservatório hidrelétrico de Itumbiara (GO). As classes selecionadas foram obtidas pelo sistema de classificação de cobertura da FAO. Amostras de treinamento foram coletadas para cada classe e os algoritmos de classificação foram então aplicados. O coeficiente Kappa foi utilizado para avaliar os classificadores. Os resultados mostraram que para o algoritmo MSV a acurácia foi de 71% com um coeficiente Kappa de 0,64. Para o algoritmo de máxima verossimilhança a acurácia foi de 49% com Kappa de 0,36. De acordo com esses resultados, para a classificação da área de estudo selecionada, o algoritmo MSV apresentou melhor resultado na separação das classes propostas pela FAO.
Downloads
Detalhes do artigo
Seção
Artigos
Esta obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Attribution 3.0 Unported License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Atribuição que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (veja "O Efeito do Acesso Aberto").
Como Citar
NASCIMENTO, Renata; ALCÂNTARA, Enner; KAMPEL, Milton; STECH, José. UMA AVALIAÇÃO DA MÃQUINA DE SUPORTE VETORIAL PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS CBERS-2 CCD: ESTUDO DE CASO DE UM RESERVATÓRIO TROPICAL NO BRASIL. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 65, n. 3, 2013. DOI: 10.14393/rbcv65n3-44796. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44796. Acesso em: 10 abr. 2025.
