COMPARAÇÃO ENTRE AS CLASSIFICAÇÕES HÍBRIDA E SUPERVISIONADA NO MAPEAMENTO DO USO DO SOLO USANDO IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO

Resumo

As imagens de alta resolução espacial representam uma alternativa importante para a construção e atualização de bases cartográficas. O processo de classificação automática de imagens multiespectrais consiste em associar cada pixel a uma classe que representa um objeto real, sendo o classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança (MaxVer) um dos mais utilizados para dados de satélite. Este trabalho teve como objetivo comparar os métodos de classificação híbrida e supervisionada em imagens multiespectrais do sensor Ikonos II para o mapeamento da cobertura terrestre. Os resultados indicaram valores do índice Kappa muito próximos entre os dois métodos, demonstrando desempenho semelhante.