ANÁLISE DA INCERTEZA NA REPRESENTAÇÃO DE CLASSES DE COBERTURA DO SOLO URBANO RESULTANTES DA APLICAÇÃO DE UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL - Boschi, Letícia Sabo; Galo, Maria de Lourdes Bueno Trindade (Boletim de Ciências Geodésicas, 2007)
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.