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AULA 5 - Classificação

Aula 5 - Classificação
1. Classificação por Pixel
Classificação é o processo de extração de informação em imagens para reconhecer padrões e objetos homogêneos. Os Classificadores "pixel a pixel" utilizam apenas a informação espectral isoladamente de cada pixel para achar regiões homogêneas.
O resultado final de um processo de classificação é uma imagem digital que constitui um mapa de "pixels" classificados, representados por símbolos gráficos ou cores.
As técnicas de classificação multiespectral "pixel a pixel" mais comuns são: máxima verossimilhança (MAXVER), distância mínima e método do paralelepípedo. MAXVER considera a ponderação das distâncias entre médias dos níveis digitais das classes, utilizando parâmetros estatísticos. Para que a classificação por máxima verossimilhança seja precisa o suficiente, é necessário um número razoavelmente elevado de "pixels", para cada conjunto de treinamento. Os conjuntos de treinamento definem o diagrama de dispersão das classes e suas distribuições de probabilidade, considerando a distribuição de probabilidade normal para cada classe do treinamento. Antes de apresentarmos os procedimentos para executar uma classificação descreveremos a seqüência lógica de operações a ser seguida:
1. Criar o arquivo de Contexto - este arquivo armazena quais bandas farão parte do processo de classificação, qual o método utilizado (pixel ou região) e as amostras no caso da classificação por pixel;
2. Executar o treinamento - devem ser feitas amostragens sobre uma imagem na área de desenho;
3. Analisar
Analisar as amostras - permite verificar a validade das amostras coletadas;
4. Executar a Classificação - de posse da amostras e das bandas escolhidas a imagem é classificada;

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5. Executar uma PósPós-classificação - processo de extração de pixels isolados em função de um limiar e um