Avaliação da Exatidão dos Classificadores MAXVER e ISO Cluster do Software Arcgis for Desktop com Uso de Imagem Landsat 8 do Município de Cáceres/MT

Iara Silveira do Nascimento; Carla Bernadete Madureira Cruz Cruz; Sandra Mara Alves da Silva Neves; Edinéia Aparecida dos Santos Galvanin

Iara Silveira do Nascimento Geógrafa, Doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal do Rio de Janeiro
Carla Bernadete Madureira Cruz Cruz Professora Associada, Departameto de Geografia, Universidade Federal do Rio de Janeiro
Sandra Mara Alves da Silva Neves Professora Doutora dos Programas de Pós-Graduação em Ambiente e Sistema de Produção Agrícola (PPGASP) e Geografia (PPGGeo), UNEMAT
Edinéia Aparecida dos Santos Galvanin Professora Doutora dos Programas de Pós-Graduação em Ambiente e Sistema de Produção Agrícola (PPGASP) e Ensino de Ciências e Matemática (PPGECM), UNEMAT

Resumo

O objetivo deste estudo foi avaliar a precisão dos classificadores Maxver e Iso Cluster no ArcGIS for Desktop 10.2.2 (ESRI). A partir da imagem Landsat 8, sensor OLI foram definidas as classes temáticas: Água, Área Urbana, Floresta, Mata Ciliar, Pastagem, Solo Exposto e Sombra. Para a validação das classificações foram criados pontos aleatórios. A classificação Maxver é realizada utilizando a seleção de amostras. As classes que ocuparam maior área do município de Cáceres na classificação Maxver foram Pastagem (42,53%), Floresta (21,77%) e Mata Ciliar (17,05%), enquanto no Iso Cluster foram pastagem (46,18%), floresta (28,51%) e mata ciliar (10,88%). Todas as classes foram identificadas no Maxver, mas no Iso Cluster, as classes área urbana e sombra não foram identificadas. A exatidão global, kappa, e Tau para o classificador Maxver foram 52%, 31% e 44%, respectivamente. Enquanto no classificador Iso Cluster tinha uma exatidão global, Kappa e Tau de 53%, 29% e 45%, respectivamente, em ambos os classificadores o ArcGIS teve um desempenho moderado. Apesar de uma precisão mediana, o Maxver superou o desempenho Iso Cluster.
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