Avaliação de classificadores não-supervisionados, ISODATA e k-means, para o uso da terra na Bacia do Rio das Ondas

Abstract

Informações sobre o uso e cobertura da terra assumem um relevante papel em políticas de planejamento. As técnicas de sensoriamento remoto auxiliam na aquisição desses dados de forma rápida, repetitiva e confiável e permite um monitoramento constante desse aspecto da paisagem. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é avaliar qual classificador, ISODATA ou K-MEANS, possui maior acurácia tendo como referencia a classificação produzida a partir de Interpretação Visual do uso e cobertura da terra. Com a intenção de produzir uma base de dados mais próxima da realidade, a Interpretação Visual foi feita sobre uma imagem de alta resolução espectral do sensor PRISM/ALOS. Dito isso, a metodologia adotada para analisar os dois classificadores foi comparar a Matriz de Confusão, o índice Kappa e área de pixels que não coincidiram, entre o classificador e a Interpretação Visual. Dessa maneira, o processo de avaliação contou com técnicas de estatísticas a fim de comprovar, de forma matemática, qual classificador apresenta melhor resultado para esse tipo de estudo. O classificador KMEANS em todas as análises demonstrou melhor concordância com a Interpretação Visual do que o classificador ISODATA.