首页    期刊浏览 2024年11月23日 星期六
登录注册

文章基本信息

  • 标题:ANÁLISE DO NÍVEL DE LEGENDA DE CLASSIFICAÇÃO DE AREAS URBANAS EMPREGANDO IMAGENS MULTIESPECTRAIS E HIPERESPECTRAIS COM OS MÉTODOS ÁRVORE DE DECISÃO C4.5 E FLORESTA RANDÔMICA
  • 作者:Camila Souza dos Anjos ; Cláudia Maria de Almeida ; Lênio Soares Galvão
  • 期刊名称:Boletim de Ciências Geodésicas
  • 印刷版ISSN:1982-2170
  • 出版年度:2017
  • 卷号:23
  • 期号:2
  • 语种:Portuguese
  • 出版社:Universidade Federal do Paraná-UFPR
  • 摘要:Ambientes urbanos representam uma das áreas mais desafiadoras do sensoriamento remoto devido à grande diversidade encontrada nos materiais presentes na sua superfície. O uso de imagens com alta resolução espacial e alta resolução espectral surge como uma alternativa para aplicações urbanas, pois a combinação destas duas características permite uma melhor detecção e discriminação de alvos. O presente trabalho tem um duplo objetivo: i) avaliar dois conjuntos de dados na classificação fina de alvos urbanos para dois níveis de legenda (com 11 e 38 classes de cobertura do solo): um deles composto exclusivamente por uma imagem orbital multiespectral (WV-2) e o outro conjunto composto exclusivamente por uma imagem aerotransportada hiperespectral (SpecTIR), ii) bem como testar o desempenho de dois métodos diferentes de classificação de imagens, Árvore de Decisão C4.5 e Floresta Randômica (Random Forest), para ambos os níveis de legenda. Oito experimentos de classificação foram realizados para atender a tais objetivos de investigar a eficácia dos sensores e dos métodos em dois níveis de detalhamento. Foram obtidas classificações de elevada acurácia. Demonstrou-se para todos os níveis de detalhamento e métodos que as classificações obtidas com dados do sensor SpecTIR apresentaram resultados significantemente superiores aos das classificações com dados do sensor WV-2.
  • 关键词:WorldView-2; ProSpecTIR V-S; Classificação de Cobertura do Solo Urbano; Métodos Não Paramétricos.
Loading...
联系我们|关于我们|网站声明
国家哲学社会科学文献中心版权所有