Avaliação do desempenho dos modelos linaer e fuzzy na determinação das classes componentes de um pixel mistura

Abstract

Many times, within a single resolution cell (pixel) occurs more than one class. This case is known as mixture pixel. In the classification of remote sensing images is usual the use of methodologies which attribute to one pixel only one class, like the classical maximum likelyhood procedure. In this procedure, the missclassification and simply the no classificatiou of one pixel can originate an estimative of the class area below the reality. The most commonly used methodology considers the mixture pixel's re­flectance as a linear combination of the mean reflectance of each class com­ponent. So, the proportion of each class in the pixel is obtained by the resolution of a system of linear equations. More recently, a different approach was proposed: the use of fuzzy logic. This methodology uses the concept of membership function, which is essential to the fuzzy sets theory. This func­tion uses elements with or without statistic nature for the estirnation of the proportions. The aim of this study is to evaluate the perrformance of each one of the former methodologies. RESUMO: Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) ocorre mais de uma classe. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de ima­gens em sensoriamento remoto é comum o uso de metodologias que atribuem um pixel a somente uma classe, como o clássico procedimento da máxima verossimilhança. Neste procedimento, a classificação errada e simplesmente a não classificação de um pixel pode originar a estimativa da área da classe abaixo da realidade. A metodologia mais empregada considera a refletância do pixel mistura como sendo uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: o uso da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função ele pertinência, que é essencial na teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função usa elementos de natureza estatística ou não para a estimação das proporções. O objetivo deste estudo é avaliar a performance de cada uma das metodologias anteriores.Pages: 296-30