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Análise comparativa de algoritmos de classificação digital não-supervisionada, no mapeamento do uso e cobertura do solo / not available

O objetivo deste trabalho foi comparar as classificações obtidas por meio de algoritmos de classificação não supervisionada e supervisionada, aplicados a uma região com paisagem complexa, dentro da bacia do rio Corumbataí, SP. Foram utilizados os algoritmos de Máxima Verossimilhança, no software ENVI, e CLUSTER, o ISOCLUST e o MAXSET no software Idrisi o. A imagem multiespectral utilizada foi do satélite SPOT. A área de estudo abrangeu os municípios de Piracicaba, Rio Claro, Itirapina, Analândia, Corumbataí, Charqueada e Ipeúna. Foram observadas várias categorias e classificadas, dentre elas, as seguintes: cana-de-açúcar, pasto, vegetação nativa, solo exposto, reflorestamento e área urbana. Após o reconhecimento em campo das categorias, procedeu-se à classificação utilizando-se os algoritmos Foram observadas várias categorias e classificadas, dentre elas, as seguintes: cana-de-açúcar, pasto, vegetação nativa, solo exposto, reflorestamento e área urbana. Após o reconhecimento em campo das categorias, procedeu-se à classificação utilizando-se os algoritmos CLUSTER, ISOCLUST E MAXSET, dos quais o que apresentou melhores resultados foi o ISOCLUST, sendo, portanto, o mais recomendado para utilização por ser eficiente e demandar menor tempo para obter-se a classificação final da vegetação / not available

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-20181127-161840
Date24 April 2002
CreatorsCiro Koiti Matsukuma
ContributorsCarlos Alberto Vettorazzi
PublisherUniversidade de São Paulo, Recursos Florestais, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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