Pedro Ronalt Vieira - DPI - Inpe

3) Ajuste da classe Floresta
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a)Imagemoriginal: Aplicado otesteQui-quadrado paraveri¯caro ajuste
das distribui»c~oes µa classe Floresta, foram obtidos os par^ametros e p-
valores constantes da Tabela 24. A distribui»c~ao GA0, sob a hipotese
do modelo multiplicativo, foi a que apresentou melhor ajuste para a
classe Floresta, seguida da distribui»c~ao K-Amplitude. O histograma
das amostras e o gra¯co da fun»c~ao densidade de probabilidade da
distribui»c~ao GA0, com os par^ametros estimados e p-valor resultante
do teste, podem ser observados na Figura 31, p. 116.
TABELA 24 - AJUSTES DA FLORESTA NA JERS-1 ORIGINAL
Distribui»c~ao Par^ametros p-valor
¡ 1=2 n = 2:83522 ¸ =1:91539e ¡4 { 0
KA ® = 15:045 ¯ = 14802:3 n =2:83522 0:172
GA0 ® = ¡15:7025 ° = 217715 n =2:83522 0:272
NRA ¹ = 116:443 ¾ 2 = 1243:34 { 0
N ¹ = 115:48 ¾ 2 = 1467:47 { 0
LN ¹ =4:69 ¾ 2 = 0:1218 { 0
W ® = 3:323 ¯ =7:77e ¡3 { 0
B ® = 3:283 ¯ = 4:797 { 0
b) Imagem degradada: Aplicado o teste Qui-quadrado para veri¯car o
ajuste dasdistribui»c~oesµa classe Floresta, foram obtidos os par^ametros
e p-valores constantes da Tabela 25, p. 116. A distribui»c~ao Log-
Normal foi a que apresentou melhor ajuste para a classe Floresta,
seguida da distribui»c~ao GA0. O histograma das amostras e o gra¯co
da fun»c~ao densidade de probabilidade da distribui»c~ao Log-Normal,
com os par^ametros estimados e p-valor resultante do teste, podem ser