Um breve mapa do uso e ocupação do solo na serra de Três Pontas utilizando a Classificação Supervisionada.

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A classificação de imagens em sensoriamento remoto é a identificação de feições na imagem, isto é, a tradução dos diversos padrões de energia eletromagnética refletida em classes de cobertura terrestre. A classificação supervisionada é o procedimento utilizado com maior frequência para análise quantitativa de dados de imagens de sensoriamento remoto. Neste processo são utilizados algoritmos para nomear os pixels em uma imagem de forma a representar tipos específicos de cobertura terrestre (LILLESAND e KIEFER, 1994).

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Entre os métodos mais utilizados para a avaliação da confiabilidade de

uma classificação está o índice Kappa, que é uma técnica de medida de exatidão que pode ser utilizada para determinar se uma matriz de erro é significativamente diferente da outra. Este índice é baseado na diferença entre a exatidão global (indicada pela diagonal da matriz) e a exatidão do risco do produtor e do consumidor, que é indicada pela soma das linhas e colunas da matriz de confusão.

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O índice Kappa para essa análise foi de 0,71.

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Dentre os fatores que interferem na exatidão estão os pixels de mistura, a superposição entre dados de reflectância de alvos diferentes no espaço, a baixa representatividade das amostras de treinamento e a própria capacidade do classificador em lidar com inconstâncias no processo (COSTA, 1999).