COMPARAÇÃO ENTRE OS CLASSIFICADORES SUPPORT VECTOR MACHINE E SPECTRAL ANGLE MAPPER APLICADO À DIFERENCIAÇÃO DAS FITOFISIONOMIAS DO PARQUE ESTADUAL DO ARAGUAIA (MT).

Resumo

A identificação e discriminação das diferentes fitofisionomias é uma das alternativas mais viáveis para o planejamento de ações de manejo, conservação e monitoramento em Unidades de Conservação (UC). O objetivo deste trabalho foi avaliar os classificadores digitais Support Vector Machine (SVM) e Spectral Angle Mapper (SAM) na caracterização de fitofisionomias existentes no Parque Estadual do Araguaia (PEA), localizada no município de Novo Santo Antônio, sendo delimitada pela confluência do Rio das Mortes e do Rio Araguaia. Através dos classificadores SVM e SAM foram processadas as imagens do sensor ASTER (Advanced Spacebone Thermal Emission and Reflection Radiometer). A coleta das amostras de treinamento para a geração das classificações digitais abrangeu as classes: água, campos de murundus, ipucas, monchão, cerradão, cerrado stricto sensu, bancos de areia e solo exposto. As amostras coletadas serviram de treinamento para os dois algoritmos. No algoritmo SVM foram utilizados três opções de kernel. No algoritmo SAM foram utilizados dois avlores de alfa (α). Com base no índice Kappa constatou-se que o algoritmo SVM obteve maior precisão na diferenciação das fitofisionomias, obtendo maior precisão no mapeamento.