Uma comparação entre o método de máxima verossimilhanca gaussiana e uma rede neural artificial com backpropagation na classificacáo de espécies vegetais

Abstract

Este trabalho apresenta uma comparação entre o método de Máxima Verossimilhançã Gaussiana e uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificayao de espécies vegetaís em imagens multiespectrais. A área de estudo situa-se no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, a cerca de 290 Km da capital do estado - Porto Alegre. A classificayao realizada por ambos os métodos, utilizando-se imagens do satélite Landsat 5-TM; identifica as espécies vegetais: Pinlls, Eucalyptus, Acácia Negra e Mata Nativa, que predominam na regiao.

This paper shows a comparison between the Gaussian Maximum Likelihood methód and a BackPropagation Neural Network in classification of vegetable kinds in multiespectral images. The study area is within Rio Grande do Su! state, Brazil, about 181 miles 01' city of state - Porto Aldgié. The classification accomplished for both methods, using satel1ite Landsat 5-TM ¡mages, recognizes the vegetable kinds: Pinus. Eucalyptus, Acácia Ñlearnsii t1nd Native Forest, that predominate in the region.