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Estes pontos levantados poderiam ser trabalhados, visando à melhoria
dos parâmetros das classes definidas para classificação, porém, um dos objetos
de estudo deste trabalho, é a maneira como os programas existentes, se
comportam em relação às imagens híbridas. Assim adotou-se as amostras dos
mesmos locais delimitados na imagem RGB das bandas 3, 2 e 1, e aplicou-se o
classificador nas imagens híbridas, obtendo os seguintes comportamentos.
A melhoria da resolução espacial levou à redefinição das classes,
obtendo imagens menos homogêneas, com maior segmentação. Na maioria das
imagens, houve a migração de pontos de uma classe para outra, indicando a
alteração do valor radiométrico dos pixeis, como podemos notar na classe mata,
que passou de verde mar, para amarelo, verde e até preto em algumas imagens.
Isto representa claramente a adulteração dos valores.
Não é possível, a partir da classificação empregada sobre as imagens
híbridas, a utilização da legenda existente na tabela 4, porém, percebe-se que
uma nova alteração nos valores referência das classes poderia aproximar a
classificação do inicial, com um nível de detalhamento bem maior.
em imagem híbrida por SUBSTITUiÇÃO.
No processamento da imagem híbrida por SUBSTITUiÇÃO, que menos
alterou o comportamento espectral, pela análise estatística, identificamos que foi
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