Desempenho de algoritmos classificadores em imagens Landsat - 8 para mapeamento de soja e milho

摘要

A soja e o milho est?o entre as principais culturas de interesse econ?mico do agronegócio brasileiro. Estudos e pesquisas referentes ao acompanhamento da produ??o agropecuária tem um peso determinante e estratégico na economia do país. Os métodos tradicionais de previs?o de safras nem sempre resultam em estimativas precisas, e dificultam a espacializa??o da produ??o. Neste contexto a associa??o das técnicas de sensoriamento remoto e métodos estatísticos podem tornar as estimativas menos subjetivas. O objetivo deste trabalho foi realizar a identifica??o da área semeada com soja e milho, para a safra 2013/2014, na regi?o oeste do Paraná, comparando métodos de classifica??o supervisionada (“pixel a pixel”) com o método de Segmenta??o (regi?es e formas), em imagens Landsat-8, bem como avaliar o desempenho dos classificadores na identifica??o destas culturas. Dos classificadores utilizados o algoritmo SAM ( Spectral Angle Mapper ) e Segmenta??o, obtiveram os melhores resultados, com índice Kappa (K) de 0,77 e Exatid?o Global (EG) de 85,0%, e maiores valores de acurácia de produtor e usuário (AP e AU), para ambas as classes milho e soja.