Comparativo entre os métodos de classificação MaxVer e Random Forest utilizando imagem Sentinel-2B

Autores

  • Uilmer Rodrigues Xavier da Cruz Universidade Federal de Minas Gerais / Doutorando em Geografia
  • Luciel Passos de Oliveira Universidade Federal da Bahia - UFBA

DOI:

https://doi.org/10.29327/248949.21.21-2

Palavras-chave:

Sensoriamento remoto, Processamento digital de imagens, Vegetação

Resumo

Resumo: A elaboração de mapas de uso e cobertura do solo por meio de algoritmos de classificação supervisionada é uma técnica que permite o monitoramento contínuo de recursos naturais em larga escala e fornece informações valiosas. Existem vários classificadores que podem ser utilizados, cada um com suas premissas específicas. Este estudo teve como objetivo comparar o desempenho de dois classificadores distintos: a Máxima Verossimilhança (MaxVer) e a Random Forest. As classificações foram realizadas no sul de Minas Gerais, em uma região com áreas agrícolas e urbanas, utilizando imagem do satélite Sentinel-2B. A Random Forest obteve o melhor desempenho entre os dois classificadores, com índice Kappa de 0,77, embora tenha apresentado problemas para detectar corpos d’água menores. Portanto, trata-se de um algoritmo indicado para um mapeamento mais preciso de áreas com características diferentes.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Uilmer Rodrigues Xavier da Cruz, Universidade Federal de Minas Gerais / Doutorando em Geografia

Doutorando em Geografia pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Departamento de Ciências Sociais da Universidade Nacional de Quilmes (UNQ) em regime cotutela. Bolsista de doutorado da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) (2020). Mestre em Geografia pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) (2019), Graduação em Geografia - Ênfase em Sistemas de Informações Geográficas pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-MG) (2008). Atualmente é pesquisador do Grupo de Pesquisa Interdisciplinar e Extensão Lélia Gonzalez - (FURG) e do Grupo de Estudos e Pesquisas em Resíduos Sólidos - (UEMG). Interesse de investigação: Rede de reciclagem, cadeia globais, circuitos da economia urbana, produção social do trabalho, narrativas do poder e espaço, políticas públicas de coleta seletiva, gestão integrada de resíduos sólidos, tecnologias sociais para gestão integrada de resíduos sólidos, economia do conhecimento. Responsável pelo desenvolvimento e implantação do software CATAsig, PLACAR DA RECICLAGEM e por ministrar cursos, palestras, capacitações em várias cooperativas de catadores no estado da Bahia, São Paulo, Rio de Janeiro e Minas Gerais. E-mail: uilmer@ufmg.br

Luciel Passos de Oliveira, Universidade Federal da Bahia - UFBA

Doutor em Geografia pelo Instituto de Geociências da Universidade Federal da Bahia (IGEO-UFBA) (2021). Defendeu tese intitulada  Evolução da paisagem: Tendências para o uso e cobertura da terra nas áreas do entorno da Baía de Todos-os-Santos-BA, Brasil . Mestre em Ciências Ambiental no Programa de Modelagem de Ciências da Terra e do Ambiente na Universidade Estadual de Feira de Santana (PPGM-UEFS), título da dissertação:  Uso e cobertura das terras no entorno da Baía de Todos-os-Santos, Bahia, Brasil: Mudanças dos padrões espaciais em séries temporais . Licenciado e Bacharel em Geografia pela UEFS (2011.2 e 2014.2), TCC intitulado:  Avaliação do uso e cobertura das terras na sub-bacia do Riacho Seco, Bahia, Brasil . Tutor no Curso de Licenciatura em Geografia da Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Polo de Mundo Novo- Bahia. Foi Professor Visitante no curso de Pós-graduação do Instituto de Qualificação Profissional (IQuali) com a disciplina  SIGWEB . Foi Professor substituto no Departamento de Educação da Universidade Federal da Bahia (UFBA), assumindo disciplinas de  Estágios em Geografia . Foi professor Visitante no Curso de Pós-graduação em Auditoria, Perícia e Gestão Ambiental da Unidades de Ensino Superior do Sertão da Bahia (UESSBA), ministrando a disciplina  Impactos ambientais e licenciamento aplicado (EIA/RIMA) . Atua nos grupos de Pesquisa:  Paranoá - Estudos interdisciplinares sobre o Litoral Baiano , atuou nos grupos:  GP-SIG - Estudos Grupo de Pesquisa em Sistemas de Informações Georreferenciadas ,  Estudos Fisioecológicos e avaliação de impacto ambiental sobre ecossistemas da Bahia . Tem experiência na área de Geografia, Geociências, atuando principalmente nas áreas: Avaliação e Educação Ambiental, além de Geotecnologias com os seguintes temas: SIGs, Análise espacial, Sensoriamento remoto, Processamento Digital de Imagens, Banco de Dados, Cartografia Digital

Downloads

Publicado

2021-12-31

Como Citar

Rodrigues Xavier da Cruz, U., & Passos de Oliveira , L. (2021). Comparativo entre os métodos de classificação MaxVer e Random Forest utilizando imagem Sentinel-2B. Cadernos Do Leste, 21(21). https://doi.org/10.29327/248949.21.21-2

Edição

v. 21 n. 21 (2021)

Seção

Artigos

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)