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2.6 – AVALIAÇÃO DA CLASSIFICAÇÃO
O produto final da classificação de imagens é um mapa temático, onde a área de estudo
encontra-se compartimentada numa série de unidades temáticas espaciais e contendo
uma legenda explicativa destas unidades. Deve-se lembrar porém que a classificação de
imagens está submetida a uma certa margem de erro, devido a qualidade dos dados ou
dos métodos empregados. Por isso é necessário aplicar nos resultados obtidos (mapas)
um procedimento de avaliação, que permita quantificar estes erros, valorizando a
qualidade do trabalho e a sua aplicação em estudos posteriores. (Chuvieco, 1996).
Neste processo, é importante considerar o erro nos dados de entrada, e nos métodos
utilizados no processamento de dados. Segundo Buiten (1993), a impressão de acuidade
da imagem de sensoriamento remoto depende da habilidade do sistema sensor em
reproduzir os detalhes dos objetos da imagem e manter a sua estrutura intacta.
Uma das formas mais difundidas para se fazer esta avaliação é a seleção de amostras da
área de estudo, que tem como finalidade obter medidas de campo necessárias para
verificar os resultados da classificação. Segundo Stehman e Czaplewski (1998), este
vínculo entre coberturas espaciais temáticas e a sua representação cartográfica é
fundamental para a confecção de mapas gerados de dados de sensoriamento remoto.
Para Chuvieco (1996), a coleta de amostras pressupõe um custo adicional ao projeto que
não repercute em melhoria na classificação do mapa, mas apenas assegura a sua
exatidão.
Segundo Congalton (1991), a qualidade da estimativa depende de uma série de fatores
que devem ser considerados ao planejar-se a obtenção das amostras: método de seleção,
tamanho e distribuição das amostras. Uma seleção adequada das amostras é
representativa da classificação de toda a imagem. Por outro lado, numa seleção
inadequada, não haverá uma representação da imagem original e por isso é importante
utilizar um método de amostragem adequado à imagem a ser estudada.
Seguindo estes parâmetros, Rosenfield (1982), Congalton (1988b), Stehman (1992), Lo
e Watson (1998), e Congalton e Green (1999) aplicaram os seguintes métodos de
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