CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA DO SOLO URBANO USANDO ÁRVORES DE DECISÃO A PARTIR DE UMA CENA WORLDVIEW-2 PARA DIFERENTES NÍVEIS DE LEGENDA

Abstract

No presente trabalho, foram realizadas classificações da cobertura do solo urbano a partir de uma imagem WorldView-2, sendo realizadas para dois níveis de legenda de classificação, contendo respectivamente 11 e 38 classes de cobertura do solo. Para isto, foram utilizados os algoritmos de árvore de decisão Best First Tree (BFTree) e Logistic Model Trees (LMT). Os resultados foram validados por meio de mapas de verdade de campo da área de estudo, revelando que o algoritmo LMT obteve os melhores resultados em ambos os níveis de detalhamento.