ANÁLISE DA INCERTEZA NA REPRESENTAÇÃO DE CLASSES DE COBERTURA DO SOLO URBANO RESULTANTES DA APLICAÇÃO DE UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL

Letícia Sabo Boschi, Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo

Resumo


A diversidade de materiais nos ambientes urbanos determina uma estrutura de
classes misturadas na classificação a partir de imagens multiespectrais. Nesse
sentido, é importante definir um sistema de classificação utilizando um classificador
não paramétrico, que permita incorporar dados de natureza não espectral, como os
modelos de redes neurais artificiais. A partir dos valores de saída da rede,
calculados em relação a cada classe, é possível analisar a incerteza associada a cada
uma. Portanto, desenvolveu-se um experimento que utilizou a técnica de rede neural
para a classificação da cobertura do solo urbano de Presidente Prudente e da análise
da incerteza na representação das classes temáticas mapeadas. Os resultados
mostraram que é possível discriminar as variações na cobertura do solo urbano
através da aplicação de redes neurais artificiais e, a partir das representações
geradas visualizar a variação espacial das incertezas na atribuição de classes, bem
como, verificar que as classes apresentam ambigüidades em função da definição dos
padrões de cobertura.

Palavras-chave


Classificação de ambientes urbanos, Redes Neurais Artificiais, Incerteza na classificação, Sensoriamento Remoto; Classification of urban environment, Artificial Neural Networks, Uncertainty in the classification, Remote Sensing

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Boletim de Ciências Geodésicas. ISSN: 1982-2170