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Avaliação de desempenho de atributos estatísticos e texturais em uma classificação de cobertura da terra baseada em objeto

Evaluating the performance of statistical and textural attributes for an object-based land cover classification

Este artigo tem como objetivo avaliar o desempenho de duas redes semânticas geradas por mineração de dados para a classificação de cobertura da terra por meio de análise de imagens baseada em objetos geográficos (GEographic Object-Based Image Analysis - GEOBIA). Para isto, uma rede utilizou-se de descritores estatísticos e texturais, e a outra, apenas de descritores estatísticos. A base de dados foi constituída de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e dados de relevo provenientes do banco de dados TOPODATA. A área de estudo corresponde ao município de Nova Friburgo, com 933 km², localizado na região serrana do estado do Rio de Janeiro. O índice Kappa alcançado pela classificação baseada em árvore de decisão composta por descritores estatísticos e texturais foi de 0,81, enquanto que este valor para a classificação derivada apenas de descritores estatísticos foi de 0,84. Considerando os índices alcançados, conclui-se que ambos os resultados apresentam excelente qualidade quanto à acurácia da classificação. O teste de hipótese entre os dois índices mostra, com nível de significância de 5%, que não há diferenças entre as duas classificações quanto à acurácia.

Redes Semânticas; Classificação de Imagens; Mineração de Dados; ALOS


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