UMA AVALIAÇÃO DA MÃQUINA DE SUPORTE VETORIAL PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS CBERS-2 CCD: ESTUDO DE CASO DE UM RESERVATÓRIO TROPICAL NO BRASIL
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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.
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NASCIMENTO, R.; ALCÂNTARA, E.; KAMPEL, M.; STECH, J. 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: 2 nov. 2024.
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