CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS BASEADA EM ABORDAGEM FUZZY
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Resumo
Técnicas tradicionais de classificação de imagens multiespectrais têm sido a ferramenta usual para o mapeamento temático da cobertura da terra. Tais técnicas foram projetadas para tratar fenômenos que apresentam limites bem definidos e que podem ser facilmente discretizados. Contudo, existem regiões de incertezas e imprecisões a serem mapeadas, as quais demandam técnicas alternativas, como classificações baseadas em abordagem fuzzy. Nesse contexto, este trabalho tem o objetivo de apresentar e analisar comparativamente os resultados obtidos a partir da aplicação da técnica de Máxima Verossimilhança e de dois classificadores baseados em abordagem fuzzy (relativo bayesiano e Distância da Média fuzzy). Para tanto, foi adquirida uma imagem ETM+/Landsat de uma área teste previamente selecionada; realizado o treinamento dos classificadores; e definidas as classes de cobertura da terra. Os resultados obtidos com a aplicação das técnicas de Máxima Verossimilhança, relativa bayesiana e Distância da Média mostraram que classificações relativas são mais adequadas às situações onde ocorre confusão entre as classes, ou seja, quando estas apresentam comportamento inerentemente fuzzy e respostas espectrais similares, dificultando a separação das mesmas. Além disso, as classificações fuzzy fornecem informações relacionadas com a incerteza na atribuição dos pixels às classes, que podem ser úteis e tornar os mapas temáticos gerados mais confiáveis.
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Como Citar
PRADO, F. de A.; GALO, M. de L. B. T. CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS BASEADA EM ABORDAGEM FUZZY. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 61, n. 3, 2009. DOI: 10.14393/rbcv61n3-43645. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43645. Acesso em: 2 nov. 2024.
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