COMPARAÇÃO ENTRE CLASSIFICAÇÕES COM REDE NEURAL ARTIFICIAL EM DIFERENTES ÁREAS DE ESTUDO (classifications with artificial neural network in differen study areas)
Abstract
O uso de imagens de satélite para fins de
mapeamento é de grande utilidade devido a sua abrangência em termos de
área, imageamento em curto intervalo de tempo, análise visual, espectral
e baixo custo de aquisição. Com o propósito de classificar digitalmente
duas imagens distintas do satélite LandSat TM 5 e 7 este trabalho visa à
avaliação da qualidade de classificações digitais em duas áreas
diferentes usando Rede Neural Artificial (RNA). Como acurácia das
classificações obtidas por meio da RNA foram usadas a Matriz de Confusão
e o Coeficiente Kappa. Confirma-se que a RNA é dependente da
complexidade da área de estudo, sendo que para cada imagem a ser
classificada deverá existir uma arquitetura de rede própria, com
amostras puras e representativas das classes definidas na imagem
original.
Palavras-chave: Imagens orbitais, Classificação digital, Redes neurais artificiais.
ABSTRACT
The
use of satellite images for mapping is very relevant because of its
wide coverage in terms of area, imaging in a short period of time,
visual analysis, spectral and its low acquisition costs. With the
objective of classifying digitally two distinct images from the
satellite LandSat TM 5 and 7, this study evaluates the quality of
digital classifications in two different areas using Artificial Neural
Network (ANN). Confusion Matrix and the Kappa Coefficient were used for
accuracy of the classifications obtained by the ANN. It is confirmed
that the ANN is dependent on the complexity of the study area and for
each image to be classified there should be a network architecture of
its own, with pure samples and representative of the classes defined in
the original image.
Key words: Satellite images, Digital classification, Artificial Neural Network.
RESUMEN
El
uso de imágenes satelitales para fines cartográficos son de gran
utilidad debido a su alcance de área, imageamento en un corto período de
tiempo, el análisis visual, espectral y bajo coste de adquisición. Con
el objetivo de clasificar digitalmente dos imágenes distintas del
satélite Landsat TM 5 y 7, este estudio tiene como objetivo evaluar la
calidad de las clasificaciones digitales en dos áreas diferentes
utilizando redes neuronales artificiales (RNA). Como la precisión de las
clasificaciones por la RNA se utiliza la Confusión Matriz y el
Coeficiente Kappa. Se confirma que la RNA depende de la complejidad del
área de estudio y que para cada imagen clasificada debese haver una
arquitectura de red propia, con muestras puras y representativas de las
clases definidas en la imagen original.
Palabras claves: Imágenes de satélite, Clasificación digital, Redes neuronales artificiales.
DOI: 10.4215/RM2013.1227.0012
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