Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra

Ciência Rural

Luis Fernando Chimelo Ruiz²  Alexandre Ten Caten¹  Ricardo Simão Diniz Dalmolin¹ 

[1] ,Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)Porto Alegre RS ,Brasil

关键词: classificação supervisionada de imagem;    mineração de dados;    sensoriamento remoto;    uso da terra;    supervised image classification;    data mining;    remote sensing;    land use;   

DOI  :  10.1590/S0103-84782014000600008

来源: SciELO

【 摘 要 】

A cobertura da terra é uma informação espacial de extrema relevância para uma série de modelos, sendo utilizada para estimar a produção de sedimentos e para mensurar a potencialidade da paisagem em sequestrar carbono. A classificação da cobertura da terra pelo método de classificação supervisionado necessita de áreas de treino, já que essas áreas devem ser representativas para cada classe de cobertura da terra. Para o algoritmo de classificação por árvore de decisão (AD), a complexidade da AD resulta em diferentes valores de acurácias para os mapas temáticos. Desse modo, o objetivo deste estudo foi determinar a densidade mínima de amostras em um modelo por AD, a fim de discriminar as classes de cobertura da terra e avaliar o tamanho da AD gerada quanto ao seu número de folhas. Além disso, preocupou-se em identificar as classes da cobertura da terra de mais difícil classificação. Nesse contexto, foram utilizadas bandas da imagem do satélite RESOURCESAT-1 e índices espectrais. A densidade mínima de amostras variou entre 0,15 e 0,30% da área total para cada classe. Esse intervalo de amostragem possibilitou resultados melhores que 80% para o índice kappa. O menor agrupamento entre observações em uma mesma folha terminal foi de 45, e as classes mais difíceis de classificar foram floresta e lavoura de arroz, devido à semelhança espectral que as florestas sombreadas possuem com as lavouras de arroz irrigadas.

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