COMPARAÇÃO E DESEMPENHO DOS ALGORITMOS PARAMÉTRICOS NA CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA DE ÁREAS NATURALMENTE HETEROGÊNEAS E DINÂMICAS

Abstract

Esse trabalho teve como objetivo geral avaliar comparativamente a eï¬ciência dos quatros algoritmos paramétricos de classiï¬cação supervisionada por pixel mais utilizados no mapeamento da cobertura do solo, em uma área sob domínio do Cerrado que apresenta uma vegetação heterogênea, complexa e extremamente dinâmica, situada no Parque Municipal de Mucugê (12º59'18"S e 41º20'22''W). Para isso foi utilizado uma imagem de alta resolução espacial (KOMPSAT-2). Os algoritmos escolhidos foram de máxima verossimilhança, paralelepípedo e a distância Euclidiana mínima e de Mahalanobis. Para comparar e veriï¬car qual foi o algoritmo paramétrico que teve o melhor desempenho foram calculadas duas medidas que foram discordância de quantidade e de alocação baseado em uma matriz de erro. Para avaliar se as classes produzidas pelo melhor classiï¬cador representavam bem a variação estrutural da vegetação da área de estudo foi realizada uma análise de variância (ANOVA) e o teste post-hoc de Tukey. De modo geral, o algoritmo que apresentou melhor desempenho e que representou melhor a variação da estrutura da vegetação foi o de máxima verossimilhança. Considerando o resultado obtido conclui-se que o algoritmo de máxima verossimilhança é o mais adequado, dentre as possibilidades testadas nesse estudo para realizar mapeamentos de áreas de vegetação nativas naturalmente heterogêneas. Esse estudo pode ter grande utilidade para conservação, monitoramento e gestão de ambientes naturais.