@article{Rodrigues Xavier da Cruz_Passos de Oliveira_2021, title={Comparativo entre os métodos de classificação MaxVer e Random Forest utilizando imagem Sentinel-2B}, volume={21}, url={https://periodicos.ufmg.br/index.php/caderleste/article/view/36861}, DOI={10.29327/248949.21.21-2}, abstractNote={<p><strong>Resumo: </strong>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 <em>Random Forest</em>. As classificações foram realizadas no sul de Minas Gerais, em uma região com áreas agrícolas e urbanas, utilizando imagem do satélite <em>Sentinel-2B</em>. A <em>Random Forest</em> 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.</p>}, number={21}, journal={Cadernos do Leste}, author={Rodrigues Xavier da Cruz, Uilmer and Passos de Oliveira , Luciel}, year={2021}, month={dez.} }