COMPARAÇÃO ENTRE OS CLASSIFICADORES SUPPORT VECTOR MACHINE E SPECTRAL ANGLE MAPPER APLICADO À DIFERENCIAÇÃO DAS FITOFISIONOMIAS DO PARQUE ESTADUAL DO ARAGUAIA (MT)

Ano: 2016 | Volume: 6 | Número: 1

Autores: I. L. C. Lenzi, G. M. Nunes

Palavras-chave: sensoriamento remoto, classificação supervisionada, tipologias florestais

Resumo Português:

A identificação e discriminação das diferentes fitofisionomias é uma das alternativas mais
viáveis para o planejamento de ações de manejo, conservação e monitoramento em Unidades
de Conservação (UC). O objetivo deste trabalho foi avaliar os classificadores digitais Support
Vector Machine (SVM) e Spectral Angle Mapper (SAM) na caracterização de fitofisionomias
existentes no Parque Estadual do Araguaia (PEA), localizado no município de Novo Santo
Antônio, sendo delimitada pela confluência do Rio das Mortes e do Rio Araguaia. Através
dos classificadores SVM e SAM foram processadas as imagens do sensor ASTER (Advanced
Spacebone Thermal Emissionand Reflection Radiometer). A coleta das amostras de
treinamento para a geração das classificações digitais abrangeu as classes: água, campos de
murundus, ipucas, monchão, cerradão, cerrado stricto sensu, bancos de areia e solo exposto.
As amostras coletadas serviram de treinamento para os dois algoritmos. No algoritmo SVM
foram utilizadas três opções de kernel. No algoritmo SAM foram utilizados dois valores de
alfa (α). Com base no índice Kappa constatou-se que o algoritmo SVM obteve maior precisão
na diferenciação das fitofisionomias, obtendo maior precisão no mapeamento