Resumen de Classificação da cobertura do solo urbano usando árvores de decisão a partir de uma cena worldview-2 para diferentes níveis de legenda

Paulo Roberto da Silva Ruiz, Cláudia Maria Almeida, Camila Souza dos Anjos

• português

  No presente trabalho, foram realizadas classificações da cobertura do solo urbano a partir de uma imagem WorldView2, 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 Tree (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

• English

  In this work, urban land cover classification was performed using a WorldView-2 image, carried out at two legend levels, respectively containing 11 and 38 land cover classes. As classification methods, we used the Best First Tree (BFTree) and Logistic Model Tree (LMT), which correspond to decision tree induction algorithms. The results were validated using data collected on field trips, revealing that the LMT algorithm obtained the best results at both levels of legend.