Comparative between MLC and Random Forest classification algorithms using Sentinel-2B image

Authors

  • 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

Keywords:

Remote sensing, Digital image processing, Vegetation

Abstract

Abstract: The elaboration of land-use and land-cover maps using classifying algorithms is a technique that allows the continuous monitoring of natural resources on large scales and provides valuable information. There are several classifiers can be used, each with its specific premises. This study aimed to compare the performance of two different classifiers: the Maximum Likelihood Classification (MLC) and the Random Forest. The classifications were carried in southern Minas Gerais, in an area with agricultural and urban sites, using image from the Sentinel-2B. The Random Forest obtained the best performance between the two classifiers, with a Kappa index of 0.77, although it presented issues to detect smaller water bodies. Therefore, it is an algorithm indicated for a more accurate mapping of areas with different characteristics.

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Author Biographies

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

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Published

2021-12-31

How to Cite

Rodrigues Xavier da Cruz, U., & Passos de Oliveira , L. (2021). Comparative between MLC and Random Forest classification algorithms using Sentinel-2B image. Cadernos Do Leste, 21(21). https://doi.org/10.29327/248949.21.21-2

Issue

Vol. 21 No. 21 (2021)

Section

Artigos

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