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contínua para uma escala nominal ou categórica (Chuvieco, 1996), sendo que a
classificação adquire um enfoque qualitativo por se tratar de um processo numérico,
incorporando um processo estatístico.
De acordo com Chuvieco (1996) e CCRS (2001), convém distinguir dois tipos de
categorias que intervêm na classificação temática: classes de informação e classes
espectrais. A primeira constitui-se das categorias de interesse identificadas na imagem,
como por exemplo, o uso e a ocupação do solo. A segunda corresponde aos grupos de
pixels uniformes (ou similares) relacionados a valores espectrais homólogos. As classes
de informações temáticas são estabelecidas pelo usuário, que procura associá-las às
classes espectrais, o que efetivamente ocorre raramente. Acontece que uma classe
espectral pode pertencer a mais de uma classe temática ou não corresponder
necessariamente à classe a que está vinculada. Esta variação ocorre devido a
irregularidades do terreno, sombreamento, variação de iluminação, e no caso da
vegetação, em função do seu tamanho e densidade. Nestes casos, o analista decide a
utilidade de diferentes classes espectrais e suas correspondentes classes temáticas. Os
métodos mais comuns de classificação são: Classificação supervisionada e Classificação
não-supervisionada.
A classificação supervisionada necessita de áreas-teste (ou de treinamento), que
correspondem a amostras representativas de áreas homogêneas de diferentes classes
temáticas. Trata-se de amostras de áreas homogêneas de cada setor a ser classificado
(classes temáticas). Estas áreas-teste são usadas para treinar o algoritmo a reconhecer
áreas espectralmente similares a cada classe. Trata-se de um algoritmo especial que
determina o limiar de cada classe-teste, e em seguida cada pixel da imagem é
comparado e associado a uma das classes. A seleção das amostras para classificação
baseia-se na familiaridade do usuário com a imagem e do seu conhecimento dos tipos de
uso e cobertura do solo da área em estudo. Desta forma o usuário supervisiona a
categorização das classes.
Na Classificação não-supervisionada a interação mencionada não ocorre. As classes
espectrais são agrupadas exclusivamente com base na informação numérica dos dados
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