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Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra Ciência Rural
Ruiz,Luis Fernando Chimelo; Caten,Alexandre ten; Dalmolin,Ricardo Simão Diniz.
A cobertura da terra é uma informação espacial de extrema relevância para uma série de modelos, sendo utilizada para estimar a produção de sedimentos e para mensurar a potencialidade da paisagem em sequestrar carbono. A classificação da cobertura da terra pelo método de classificação supervisionado necessita de áreas de treino, já que essas áreas devem ser representativas para cada classe de cobertura da terra. Para o algoritmo de classificação por árvore de decisão (AD), a complexidade da AD resulta em diferentes valores de acurácias para os mapas temáticos. Desse modo, o objetivo deste estudo foi determinar a densidade mínima de amostras em um modelo por AD, a fim de discriminar as classes de cobertura da terra e avaliar o tamanho da AD gerada quanto ao...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Classificação supervisionada de imagem; Mineração de dados; Sensoriamento remoto; Uso da terra.
Ano: 2014 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-84782014000600008
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