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 eficiência dos quatros algoritmos paramétricos de classificação 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 verificar 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 classificador 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.

Keywords

• Classificação
• Algoritmos
• Cerrado
• Conservação
• KOMPSAT e Matriz de erros.