Análise de Integração de Mineradores de Dados com a Plataforma InterIMAGE - Qual a Melhor Solução?

Resumo

O objetivo principal da pesquisa foi avaliar a integração de vários sistemas mineradores de dados open source com o sistema de classificação baseado em objetos InterIMAGE. Os sistemas mineradores utilizados nesta pesquisa foram: SIPINA, RapidMiner Studio, KNIME Analytics Platform, Orange Canvas e WEKA. Para este estudo foi utilizada a imagem do sensor GeoEye-1, de 2013, da área urbana do município de Goianésia, Goiás, Brasil. O sistema InterIMAGE possibilitou a segmentação multiresolução e a coleta de amostras (com os respectivos atributos) de cada classe definida. Os resultados foram avaliados por meio da métrica de acurácia Kappa, demonstrando-se por meio de bons resultados a viabilidade de integração do sistema InterIMAGE com os mineradores utilizados. Pelos resultados ficou demonstrado que a quantidade de regras influencia diretamente o tempo de processamento da classificação no InterIMAGE mas não no resultado (acurácia da classificação). O resultado de cada classificação foi satisfatório, de acordo com o índice Kappa de cada classificação: SIPINA-ID3 (66% Kappa), SIPINA-C45 (68% Kappa), SIPINA-GID3 (70% Kappa), SIPINA-Assistent86 (70% Kappa), SIPINA-CHAID (70% Kappa), RapidMiner (77% Kappa), KNIME (73% Kappa) Orange Canvas (81% Kappa) e WEKA (78% Kappa). Além disso, para analisar a significância de cada resultado da classificação por meio dos índices utilizou-se um teste estatístico (teste Z).