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Diversas tecnicas de processamento de imagens digitais permitem tratar os dados e gerarparâmetros adicionais aos metodos convencionais de pesquisa. Dentre estas tecnicas, temos aclassificacao supervisionada, que atribui a cada pixel da imagem uma dada classe, a fim dereconhecer padroes e objetos para mapear areas de interesse. Cada pixel apresenta um nivel de cinza(valor numerico), ou seja, representa a reflectância dos objetos que o compoem. Como produto finaltem-se um mapa tematico, o qual representa a distribuicao espacial das classes tematicas. Aclassificacao apresenta-se de dois tipos: supervisionada e nao supervisionada. A classificacaosupervisionada depende de amostras de treinamento que sejam representativas das classes presentesna imagem. Assim, o algoritmo classifica os pixels para cada classe. As amostras de treinamentodevem ser em numero representativo e uniforme. Enquanto que a classificacao nao supervisionadadispensa a definicao do numero de classes e das amostras de treinamento, uma vez que o algoritmoagrega pixels e o interprete identifica as classes geradas pelo algoritmo. O objetivo deste trabalho foidescrever as etapas empregadas no procedimento de classificacao e avaliar dois algoritmos declassificacao supervisionada, o da Distância Minima ate a Media e o da Maxima Verossimilhancautilizando uma imagem de satelite IKONOS da regiao da Serra do Salitre, no Triângulo Mineiro, noestado de Minas Gerais, a fim de verificar qual fornece a melhor classificacao e consequente mapatematico.

Avaliação de algoritmos de classificação supervisionada de imagem digital do satélite Ikonos Na região da Serra do Salitre-MG