classificação de imagens de cristalina

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM DO MUNICÍPIO DE CRISTALINA-GO

1. INTRODUÇÃO O processo conhecido como classificação de imagem é a extração de informações de imagens transformando- as em dados quantitativos, sendo essas informações os tipos de cobertura do solo de acordo com a resposta espectral dos elementos usados. Para a obtenção dessas imagens existem várias formas, mas nesse trabalho serão utilizados os métodos não supervisionado e supervisionado. A classificação não supervisionada agrupa os pixels segundo as suas características espectrais, e o analista fornece apenas alguns parâmetros como o número mínimo e máximo de classes desejadas. A classificação supervisionada é baseada no uso de algoritmos para se determinar os pixels que representam valores de reflexão característicos para uma determinada classe, e o analista precisa ter conhecimentos prévios das classes de alvos para classificar a imagem nas classes de interesse. Cada uma dessas classificações possui um método mais usado. Na classificação não supervisionada um dos principais é o método K-médias que na classificação é um minimizador de erros.Na classificação supervisionada um dos principais é a classificação por verossimilhança (MaxVer) que considera a ponderação das distâncias entre as médias dos valores dos pixels das classes.
2. ABORDAGEM DO COMPORTAMENTO ESPECTRAL DOS ALVOS
Na temperatura ambiente pode se encontrar água nos estados físicos: sólido, líquido e gasoso. E em cada um deles a absorção eletromagnética é diferente. Mas no ponto de vista do sensoriamento remoto a água em qualquer um de seus estados físicos é essencial para entender o comportamento espectral dos outros alvos da superfície terrestre. Assim a banda 2 do Landsat 5 TM é a mais apropriada para analisar a água.
Os parâmetros mais importantes que influenciam a radiação refletida ou emitida dos solos são os óxidos