ÁRVORE DE DECISÃO E ANÁLISE BASEADA EM OBJETOS NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS COM RESOLUÇÃO ESPACIAL SUBMÉTRICA ADQUIRIDAS POR VANT

AUTOR(ES)
FONTE

Bol. Ciênc. Geod.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2017-06

RESUMO

As imagens com resolução espacial submétrica, como as adquiridas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT), apresentam alta variabilidade espectral. A análise baseada em objetos possibilita a redução dessa variabilidade e a geração de atributos, aumentando a dimensionalidade do conjunto de dados. Funções de seleção de atributos relevantes e de reforço, disponíveis no algoritmo C5.0, e a análise baseada em objetos facilitam a classificação dessas imagens. Este trabalho teve como objetivos: (i) avaliar as classificações dos objetos em relação aos parâmetros de seleção de atributos (winnow), de reforço (trial) e do Número Mínimo de Amostras (NMA), (ii) determinar os atributos preditivos mais importantes e (iii) comparar a classificação por Árvore de Decisão com Máquina de Vetores Suporte. Para segmentar a imagem foi utilizado o método crescimento de regiões e para a classificação o algoritmo C5.0. Os valores dos parâmetros trial (10) e NMA (5) resultaram acurácias superiores a 0,8. Com esses parâmetros o valor do kappa foi superior a SVM. Ao habilitar o parâmetro winnow foi observado uma redução da dimensionalidade do conjunto de dados de aproximadamente 30%. Os dois atributos mais importantes na discriminação das classes foram a razão entre as bandas verde e azul e a média dos valores das elevações

ASSUNTO(S)

mineração de dados mapeamento da cobertura da terra veículo aéreo não tripulado (vant).

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