DESEMPENHO DA CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA EM DIFERENTES SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA
Authors: Rodrigues Mikael Timóteo , Rodrigues Bruno Timóteo , Campos Sérgio 
Published: December 2015

RESUMOO objetivo principal desse projeto é averiguar a atuação de três softwares (IDRISI Selva e o TerraView 4.2.2) em seus respectivos ambientes SIG desempenhando a classificação supervisiona através do padrão espectralem imagem Landsat5,  associada a comparação do uso da terra e os índices de paisagem na área da bacia hidrográfica do Lavapés, município de Botucatu/SP utilizando-se técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. As áreas de treinamento supervisionado foram definidas através de polígonos que representaram as respectivas classes de uso e ocupação da terra, considerando a cor, brilho e textura emitida por cada pixel da imagem, no fim, totalizando 9 classes ao todo. Houve diferença dos dados obtidos a partir da classificação supervisionada por máxima verossimilhança gerados nos softwares IDRISI versão Selva, TerraView 4.2.2, e uma terceira classificação por meio do Filtro Majoritário (MAJORITY FILTER) do TerraView 4.2.2. A classificação supervisionada no TerraView 4.2.2 e sua pós-classificação com a extensão do Filtro Majoritário (MAJORITY FILTER) para a “limpeza” de pixels que possivelmente tenham sido classificados de forma equivocada, apresentaram resultados aceitáveis, porém, o IDRISI Selva apresentou um produto com menos ruídos, onde o índice Kappa atingiu valor na ordem de 0.37, o que caracteriza, segundo Landis e Koch (1977) adaptado por Piroli, (2010), a classificação como Razoável, onde tal classificação representa oportunamente os usos da terra encontrado na área de estudo. PALAVRAS-CHAVE: Geoprocessamento, sensoriamento remoto, processamento de Imagens, Uso do solo. CLASSIFICATION OF PERFORMANCE SUPERVISED IN DIFFERENT GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS  ABSTRACTThe main objective of this project is to investigate the performance of three software (IDRISI Selva and TerraView 4.2.2) in their respective GIS environments performing classification oversees through the spectral pattern on Landsat 5, associated with the comparison of land use and indexes landscape in the catchment area of Lavapés, Botucatu / SP using remote sensing and GIS. The areas of supervised training were defined by polygons representing their use of classes and occupation of the land, considering the color, brightness and texture emitted by each pixel of the image, in the end, totaling nine classes altogether. There was a difference of data obtained from the supervised classification by maximum likelihood generated in IDRISI software version Selva, TerraView 4.2.2, and a third classification by the Majority Filter (MAJORITY FILTER) TerraView 4.2.2. The supervised classification in TerraView 4.2.2 and its post-classification with the extension of the Majority Filter (MAJORITY FILTER) to the "cleansing" of pixels possibly have been classified wrongly showed acceptable results, however, IDRISI Selva presented a product with less noise, where the Kappa index reached value of around 0:37, which characterizes, according to Landis and Koch (1977) adapted by Piroli, (2010), classification as Reasonable, where such classification is timely land uses found in the study area.KEYWORDS: Geoprocessing, Remote Sensing, Image processing, Land use.  CLASIFICACIÓN DE RENDIMIENTO SUPERVISADA EN DIFERENTES SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA  RESUMENEl objetivo principal de este proyecto es investigar la actuación de tres programas (IDRISI Selva y TerraView 4.2.2) en sus respectivos entornos SIG clasificación realizar supervisa a través del patrón espectral de Landsat 5, asociado con la comparación del uso del suelo y los índices paisaje en el área de influencia de Lavapés, Botucatu / SP mediante teledetección y SIG. Las áreas de entrenamiento supervisado fueron definidos por polígonos que representan el uso de las clases y la ocupación de la tierra, teniendo en cuenta el color, el brillo y la textura emitida por cada píxel de la imagen, al final, un total de nueve clases por completo. Hubo una diferencia de los datos obtenidos de la clasificación supervisada por máxima verosimilitud generada en la versión del software IDRISI Selva, TerraView 4.2.2, y una tercera clasificación por el filtro de la Mayoría (FILTRO DE MAYORÍA) TerraView 4.2.2. La clasificación supervisada en TerraView 4.2.2 y su post-clasificación con la extensión de la Filtrar Mayoría (FILTRO DE MAYORÍA) a la "limpieza" de píxeles posiblemente se hayan clasificado erróneamente mostraron resultados aceptables, sin embargo, IDRISI Selva presentó un producto con menos ruido, donde el índice Kappa alcanzó valor de alrededor de doce y treinta y siete minutos, que caracteriza, según Landis y Koch (1977) adaptada por Piroli, (2010), la clasificación como razonable, que tal clasificación es la tierra oportuna usos encontró en el área de estudio. PALABRAS CLAVE: Geoprocesamiento, Teledetección, Procesamiento de imágenes, Uso de la Tierra.