| Revista: | InterEspaco |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000530518 |
| ISSN: | 2446-6549 |
| Autores: | Oliveira, Warlen Librelon de Morais, Barbara Roberta Nero, Marcelo Antonio1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Geociencias, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
| Año: | 2022 |
| Volumen: | 8 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Comprender las características de los accidentes terrestres para poder llevar a cabo la toma de decisiones que provoquen el menor impacto negativo en el medio ambiente es un paso inicial y fundamental. Esta investigación tuvo como objetivo evaluar el desempeño de cinco algoritmos de clasificación de imágenes para el mapeo de clases de uso y cobertura del suelo en dos regiones con características diferentes a Belo Horizonte -MG. Para el proceso de clasificación se utilizaron 2 imágenes de ortofotografías con una resolución espacial original de 0,20 my en base a estas se generaron 12 nuevas imágenes mediante el proceso de remuestreo de píxeles. Para probar la significancia estadística de las clasificaciones, se utilizaron la Precisión Global, el Índice Kappa y el Coeficiente de Correlación de Pearson (r). Los resultados obtenidos apuntaron a la necesidad de abordar la interpretación de varios autores, así como otros índices de calidad temáticos, además de la necesidad de crear una metodología en el futuro que considere la calidad posicional y la temática en conjunto en la evaluación final de los mapas |
| Resumen en inglés | Understanding the characteristics of terrestrial features in order to conduct decision-making that causes the least negative impact on the environment is an initial and fundamental step. This research aimed to evaluate the performance of five image classification algorithms for the mapping of land use and land cover classes in two regions with different characteristics from Belo Horizonte -MG. For the classification process, 2 images from orthophoto images with an original spatial resolution of 0.20 m were used, and based on these, 12 new images were generated through the pixel resampling process. To test the statistical significance of the classifications, the Global Accuracy, Kappa Index, and Pearson's Correlation Coefficient (r) were used. The results obtained pointed to the need to approach the interpretation of several authors, as well as other thematic quality indexes, in addition to the need to create a methodology in the future that considers the positional quality and the theme together in the final evaluation of the maps |
| Resumen en portugués | Compreender as características das feições terrestres no intuito de conduzir tomadas de decisão que causem o menor impacto negativo no ambiente é uma etapa inicial e fundamental. Esta pesquisa teve como objetivo avaliar o desempenho de cinco algoritmos de classificação de imagens para o mapeamento das classes de uso e cobertura da terra de duas regiões com características distintas de Belo Horizonte –MG. Para o processo de classificação foram utilizadas 2 imagens provenientes de ortofotos com resolução espacial original de 0,20 m e com base nestas, foram geradas 12 novas imagens através do processo de reamostragem de pixels. Para testar a significância estatística das classificações, foram utilizados a Acurácia Global, Índice Kappae o Coeficiente de Correlação de Pearson (r). Os resultados obtidos apontaram para a necessidade de se abordar a interpretação de vários autores, bem como de outros índices de qualidade temática, além da necessidade de no futuro criar-se uma metodologia que pondere qualidade posicional e a temática em conjunto na avaliação final dos mapas |
| Disciplinas: | Geografía |
| Palabras clave: | Cartografía, Percepción remota, Indice Kappa, Clasificación de imágenes, Calidad temática, Resolución espacial |
| Texto completo: | http://periodicoseletronicos.ufma.br/index.php/interespaco/article/view/20208/11342 |
