Avaliação de algoritmos de classificação supervisionada de imagem digital do satélite Ikonos Na região da Serra do Salitre-MG

Revista Agrogeoambiental

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ISSN: 23161817
Editor Chefe: Saul Jorge Pinto de Carvalho
Início Publicação: 31/03/2009
Periodicidade: Trimestral
Área de Estudo: Ciências Agrárias, Área de Estudo: Multidisciplinar

Avaliação de algoritmos de classificação supervisionada de imagem digital do satélite Ikonos Na região da Serra do Salitre-MG

Ano: 2009 | Volume: 1 | Número: 1
Autores: Julierme Wagner da Penha
Autor Correspondente: Julierme Wagner da Penha | [email protected]

Palavras-chave: Classificação supervisionada, Mapeamento, Satélite

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Diversas técnicas de processamento de imagens digitais permitem tratar os dados e gerar parâmetros adicionais aos métodos convencionais de pesquisa. Dentre estas técnicas, temos a classificação supervisionada, que atribui a cada pixel da imagem uma dada classe, a fim de reconhecer padrões e objetos para mapear áreas de interesse. Cada pixel apresenta um nível de cinza (valor numérico), ou seja, representa a reflectância dos objetos que o compõem. Como produto final tem-se um mapa temático, o qual representa a distribuição espacial das classes temáticas. A classificação apresenta-se de dois tipos: supervisionada e não supervisionada. A classificação supervisionada depende de amostras de treinamento que sejam representativas das classes presentes na imagem. Assim, o algoritmo classifica os pixels para cada classe. As amostras de treinamento devem ser em número representativo e uniforme. Enquanto que a classificação não supervisionada dispensa a definição do número de classes e das amostras de treinamento, uma vez que o algoritmo agrega pixels e o intérprete identifica as classes geradas pelo algoritmo.Oobjetivo deste trabalho foi descrever as etapas empregadas no procedimento de classificação e avaliar dois algoritmos de classificação supervisionada, o da Distância Mínima até a Média e o da Máxima Verossimilhança utilizando uma imagem de satélite IKONOS da região da Serra do Salitre, no Triângulo Mineiro, no estado de Minas Gerais, a fim de verificar qual fornece a melhor classificação e conseqüente mapa temático.



Resumo Inglês:

Several techniques of processing digital images to process data and generate additional parameters to the conventional methods of research. Among these techniques, we have the classification, since each pixel of the image attached to a given class in order to recognize patterns and objects to map areas of interest. Each pixel displays a gray-level (numeric value), or represents the reflectance of the objects which compose it. As the final product has a thematic map, this represents the spatial distribution of thematic classes. The classification is presented in two types: supervised and not supervised. The supervised classification depends on the training samples that are representative of the classes in the image. Thus, the algorithm classifies the pixels for each class. The training samples must be representative and uniform in number. While the classification does not relieve the supervised setting of the number of classes and training samples, since the algorithm adds pixels and the interpreter identifies the classes generated by the algorithm. The objective of this study was to describe the steps used in the procedure of classification and evaluate two algorithms for supervised classification, the minimum distance to the average and the maximum likelihood using an IKONOS satellite image of the region of Serra do Salitre, the Triangle Mineiro in state of Minas Gerais, to see which provides the best classification and resulting thematic map.