DISTÂNCIAS ESTOCÁSTICAS E MAPAS DE INCERTEZAS APLICADOS À CLASSIFICAÇÃO DE DADOS DE MÚLTIPLOS SENSORES - Braga, Bruna Cristina; Sant'Anna, Sidnei João Siqueira; Freitas, Corina da Costa (Revista Brasileira de Cartografia, 2019)
Neste trabalho é proposto o aperfeiçoamento de classifi cações por meio de uma nova técnica de integração de dadosmultifonte ou multisensor cuja combinação ocorre em nível diferente daqueles adotados em técnicas de integraçãotradicionais. Neste caso, a composição dos dados é aplicada às informações obtidas no processo de classifi caçãoindividual de w imagens provenientes de w fontes distintas. O conteúdo dessas informações refere-se às distâncias eestatísticas de teste contidas nos mapas de incertezas (referentes à confi abilidade da classifi cação) de cada uma das classifi cações. Os dados selecionados para este trabalho contemplam uma imagem óptica e uma imagem de micro-ondas.Tais imagens foram classifi cadas a partir do classifi cador por regiões PolClass que além da classifi cação gera ummapa de incertezas. Por meio dos dados gerados nas classifi cações individuais das imagens foram construídos cincoCenários de Classifi cação visando índices de acurácia superiores aqueles obtidos pelas classifi cações individuais. Doisdestes Cenários de classifi cação apresentaram baixas incertezas nas classifi cações. Para um deles, o coefi ciente kappae acurácia global igualaram-se estatisticamente ao maior kappa e maior acurácia adquiridos individualmente. O outroCenário, cuja origem foi baseada na lógica Fuzzy, obteve o melhor resultado entre os Cenários criados. A utilizaçãode informações provenientes de fontes distintas mostrou-se um fator positivo na classifi cação por agregar diferentesinformações ao resultado fi nal. A lógica Fuzzy revelou-se um fator positivo por permitir uma classifi cação em classesmistas com baixas incertezas.