O objetivo deste estudo é comparar o desempenho de classificadores de imagens (Isoseg, Bhattacharyya, Maxver e Maxver-ICM) a partir da análise de acurácia (porcentagem de acertos, cálculo de área e estatÃstica Kappa), utilizando como verdade terrestre um mapa temático previamente editado. Para alcançar este objetivo foram utilizadas técnicas de pré-processamento (correções atmosférica, geométrica e radiométrica), realce (fusão IHS e análise por componentes principais) e classificação das imagens CCD/CBERS-1 e ETM+/Landsat-7. Dentre os classificadores testados, o Isoseg e o Bhattacharyya apresentaram melhor desempenho para a área de estudo e para as classes representadas. Espera-se que esses resultados sejam relevantes para a análise ambiental com base em imagens orbitais.
The aim of this study was to compare the performance of image classifiers (Isoseg, Bhattacharyya, Maxver and Maxver-ICM) based on an accuracy analysis (set percentage, area determination and Kappa coefficient), using as ground truth an edited thematic map. For this, pre-processing techniques (atmospheric, geometric and radiometric corrections), contrast enhancement (IHS data fusion and principal component analysis) and classification of CCD/CBERS-1 and ETM+/Landsat-7 images were done. Amongst all classifiers tested, Isoseg and Bhattacharyya presented best performance for the studied classes and the study area. It is anticipated that these results are relevant to environmental analyses based on orbital satellite data.
