Exatidão posicional e temática de imagens orbitais

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Figueiredo, Geiza Coutinho
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Geotecnia; Saneamento ambiental; Mestrado em Engenharia Civil; UFV
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Cobertura da Terra; Avaliação de exatidão; Remote sensing; Accuracy evaluation; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/3845

A presente dissertação teve como finalidade avaliar a exatidão posicional e representar espacialmente a exatidão temática em produtos de sistemas imageadores, empregando como metodologias o Padrão de Exatidão Cartografia (PEC), para avaliar a exatidão posicional, e um mapa de confiabilidade temático, para representar a distribuição espacial do erro, de forma a apresentar ao usuário uma indicação visual da confiabilidade nas atribuições dos rótulos de cada pixel na imagem. Também foi realizado um estudo para verificar o comportamento dos índices de concordância, amplamente usados para avaliar a exatidão temática, quando da variação do número de classes informacionais e/ou do número de padrões de validação ou mesmo se houver classe predominante entre os valores amostrados, para validação, entre as classes informacionais. Pelos resultados obtidos, pode-se concluir que os dados provenientes do sensoriamento remoto possuem exatidão posicional para serem utilizados para fins de atualização, desde que estejam atendendo às normas estabelecidas para o controle de qualidade na escala de trabalho desejada. Com relação à exatidão temática, pôde-se verificar que o comportamento dos índices de exatidão temática são mais afetados quando ocorre discrepância entre os valores amostrados e que o mapa de confiabilidade temático mostra ser uma forma eficaz para representar a exatidão temática, pois fornece uma boa representação visual das áreas que possuem baixa precisão dentro da imagem classificada.