Avaliação de classificadores automáticos no mapeamento de áreas cafeeiras da Região de Guaxupé, Minas Gerais.

O mapeamento da ocupação da terra constitui uma das mais importantes atividades de geração de dados para gerenciamento e monitoramento de ambientes agrícolas. Pretendeu-se neste trabalho avaliar a exatidão da interpretação visual de uma imagem SPOT 5 no mapeamento do café na região de Guaxupé, tendo como referência dados obtidos em campo, bem como comparar o desempenho de técnicas de mapeamento automático da mesma área em comparação com a interpretação visual,visando a avaliação da viabilidade de aplicação destas técnicas para agilizar o mapeamento do parque cafeeiro na região.Foram trabalhadas imagens SPOT 5 com resolução espacial de 10 metros e de 2,5 metros. A cena foi submetida ao processamento por diferentes métodos de classificação automática para a imagem com resolução de 10 metros e por interpretação visual para a imagem com resolução de 2,5 metros. Dados obtidos em campo foram tomados como referência para obtenção de índices de exatidão do mapeamento. Foram estratificadas as classes café, mata e outros usos, sendo esta última oriunda do agrupamento dos demais tipos de vegetação como culturas anuais, pastagens, solo exposto, áreas urbanas, etc. Os índices utilizados foram calculados de maneira a permitir a avaliação da exatidão global da classificação e também individualmente para a classe café.