@InProceedings{CarneiroCordNarv:2017:UtTéPC,
author = "Carneiro, A. F. and Cordeiro, T. F. and Narvaes, Igor da Silva",
affiliation = "{Universidade Federal Rural da Amaz{\^o}nia (UFRA)} and
{Universidade Federal de Vi{\c{c}}osa (UFV)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "A utiliza{\c{c}}{\~a}o da t{\'e}cnica PCA como ferramenta de
otimiza{\c{c}}{\~a}o da classifica{\c{c}}{\~a}o
n{\~a}o-supervisionada",
booktitle = "Anais...",
year = "2017",
organization = "Congresso Brasileiro de Cartografia, 27.",
keywords = "Sensoriamento Remoto, Classifica{\c{c}}{\~a}o
n{\~a}o-supervisionada, ACP, IsoDATA, Remote Sensing,
Unsupervised classification, PCA, IsoDATA.",
abstract = "O uso de t{\'e}cnicas de classifica{\c{c}}{\~a}o
autom{\'a}tica tornam o mapeamento mais din{\^a}mico a partir da
possibilidade de serem identificadas fei{\c{c}}{\~o}es, por meio
de seus comportamentos espectral e estat{\'{\i}}stico, com
rela{\c{c}}{\~a}o a diferen{\c{c}}a existente no alvos
imageados. Desta forma, neste trabalho {\'e} avaliado a
acur{\'a}cia da classifica{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o-supervisionada
IsoDATA, utilizando como base um recorte de uma cena Landsat 8
OLI, somente em reflect{\^a}ncia e posteriomente aplicado a PCA -
Principal Component Analysis. Verificou-se que, de maneira geral,
a aplica{\c{c}}{\~a}o da PCA melhora o resultado da
classifica{\c{c}}{\~a}o, que foram avaliadas atrav{\'e}s dos
{\'{\i}}ndices de Exatid{\~a}o Global e Kappa. Mesmo contendo
algumas limita{\c{c}}{\~o}es, as classifica{\c{c}}{\~o}es com
o uso da PCA alcan{\c{c}}aram um desempenho categorizado como
bom, a tornando uma importante ferramenta no auxilio do mapeamento
do uso e cobertura da Terra. ABSTRACT: The use of automatic
classification techniques makes the mapping more dynamic from the
possibility of identifying features, through their spectral and
statistical behavior, in relation to the existing difference in
the target image. Based on that, this work evaluate the accuracy
of the unsupervised IsoDATA classification, using a cut of a
Landsat 8 - OLI scene, only in reflectance and subsequently
applied a PCA - Principal Component Analysis. It was verified
that, in a general way, the PCA application improves the
classification result, which were evaluated through the Global
Accuracy and Kappa indices. Even with some limitations, the
classifications with the use of PCA achieved a performance
categorized as good, making it an important tool in helping to map
the use and coverage of the Earth.",
conference-location = "Rio de Janeiro, RJ",
conference-year = "06-09 nov.",
language = "pt",
targetfile = "carneiro_utilizacao.pdf",
urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}