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
Keywords
Authors who publish in this journal agree to the following terms:
- Authors retain the copyright and grant MERCATOR the right of first publication, with the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, which allows the sharing of the work with recognition of the authorship of the work and initial publication in this journal.
- Authors are authorized to sign additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (e.g., publish in an institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.
- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (e.g., in institutional repositories or on their personal page) at any point before or during the editorial process, as this can generate productive changes as well as increase the impact and citation of the published work (see The Effect of Free Access).
- Authors are responsible for the content of the manuscript published in the journal.
